相位测量

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。

随着技术的进步，非线性控制系统中基础孔径比率与测量相位误差容限的关系成为研究的重点。在Matlab环境下，我们对不同基础孔径比率下的测量相位误差容限进行了详细分析和模拟。结果显示，随着基础孔径比率的增加，测量相位误差容限呈现出不同的变化趋势，这对系统设计和优化具有重要指导意义。

《测量调整初探》为职业教育教材，探讨了误差理论及其在测量调整中的应用准则，条件调整原理，以及方程组的构建和求解过程。

经典的AIA算法，通过Matlab程序代码实现单幅图像的相位提取。

Matlab仿真中，通过Simulink进行功率、无功功率和有功功率的测量。

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

利用Matlab及其工具箱进行科学成像案例研究，探索重力测量的应用。

我们将探讨如何利用CORDIC方法来计算复数的相位和幅度。详细内容请参考此文：http://www.dsplog.com/2007/12/16/using-cordic-for-phase-and-magnitude-computation/

这是一个简单的Matlab示例代码，用于计算和绘制cos信号的相位谱。在Matlab环境中，您可以轻松地使用这段代码来分析和显示cos信号的相位信息。