相位干涉法

大气湍流的随机变化对星地激光通信性能造成限制，高速激光通信对瞬时湍流特性的描述提出新的要求。基于剪切干涉法直接实时测量大气相干长度，通过测量经过大气扰动的畸变光波前的剪切相位分布，结合Fried相位结构函数，成功实现了对波长为635 nm光波在1.2 km距离下的大气相干长度测量。该方法解决了在高速激光通信中传统测量方法在时间累积和统计分析方面的限制，并经过对比实验验证了其可行性。

Matlab中经典的枝切法相位解缠代码，非常实用。

正弦光栅相位测量法凭借其快速、精准、全场测量以及数据利用率高等优点，成为当前备受瞩目的测量方式。这项技术不仅在研究领域蓬勃发展，部分研究成果也已成功实现商业化，展现出其在三维测量领域的显著优势。

在MATLAB中生成干涉条纹的方法，可以调整频率、相移、图像大小、振幅以及背景。默认设置为3频4步。

使用Ganesh模式开发的Fabry Perot干涉仪模拟器，利用MATLAB进行实现。

经典的AIA算法，通过Matlab程序代码实现单幅图像的相位提取。

散斑干涉测量过程中常用的四步相移算法，用于获取物体形变的相位图，是一种高效且精确的技术手段。

在MATLAB环境下，我们进行了对平行平板多光束干涉的仿真研究。通过调整不同的反射率参数，我们分析了反射光强随角变量的变化。结果显示，反射率对干涉模式的形成具有显著影响。图示中展示了不同反射率条件下的光强分布特征，这些结果有助于深入理解多光束干涉现象的物理特性。

matlabhill 的 hilbert 代码，挺适合做信号的朋友参考参考。它把扫动拍动这类比较复杂的信号，用希尔伯特变换拆解成了相位、幅度和偏移这几部分。这样一来，起来就清爽多了。 基于 UCSD 神经物理实验室的原始 MATLAB 实现，这个 Python 版本代码复刻得还不错。输入是晶须角的向量信号，外加采样率Fs和带通范围bp，输出就是你想要的相位估计和过滤信号。 说白了，希尔伯特变换就是把一个实数信号搞成一个复数形式，比如cos(t)变成cos(t) + i sin(t)，相位就能直接拿出来用了。适合像小鼠须运动、脑电振荡这种有节律的信号。 代码风格也蛮清爽，注释还行，逻辑清晰。如果

图像识别方向的老项目里，相位检测方法研究.pdf还是挺值得一看的，虽然名字听起来有点学术，但里面的原理讲得蛮直白。尤其适合用来搞清楚图像中怎么用频域信息来搞识别，对做MATLAB或RBF 神经网络的小伙伴还挺友好。 文件里的内容其实和多经典图像识别场景有关，像是手写数字识别或者红外热成像，你可以搭配下面这些案例一起看，理解会更透彻一点。尤其那个MATLAB 图像识别缺陷检测系统，代码结构清晰，自己改改都能跑起来。 如果你平时爱折腾点小数据集，像那个Fruit Test就蛮适合拿来试水，不复杂，而且能直接套用文档里的方法。再配合下频域图像滤波的逻辑，识别效果提升还挺的。 建议你先从face_re