南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院王里庚获国家专利权
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龙图腾网获悉南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院申请的专利一种基于动态模式分解的随机相移测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120800257B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511292059.7，技术领域涉及：G01B11/24；该发明授权一种基于动态模式分解的随机相移测量方法是由王里庚;张航瑛;孟凯;楼佩煌;钱晓明;武星设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于动态模式分解的随机相移测量方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于动态模式分解的随机相移测量方法，包括：获取待测对象的三帧随机相移干涉图，进行差分和归一化处理，得到除去背景的第一干涉图序列；对第一干涉图序列进行差和代数运算，生成等步长的第二干涉图序列；将第二干涉图序列展开为列向量形式，并按时间顺序构建数据矩阵X和数据矩阵；对数据矩阵进行奇异值分解，计算近似矩阵；对近似矩阵进行特征分析，提取特征值和特征向量，并将特征向量映射回第二干涉图序列的空间，重建第二干涉图序列的动态模式；根据动态模式中主模态的幅角信息，恢复待测对象的相位分布。本发明突破了现有算法至少需四帧干涉图的限制，能够在任意未知相移条件下实现稳定的相位解调。
本发明授权一种基于动态模式分解的随机相移测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于动态模式分解的随机相移测量方法，其特征在于，包括： 步骤S1，获取待测对象的三帧随机相移干涉图，并对所述三帧随机相移干涉图进行差分和归一化处理，得到除去背景的第一干涉图序列； 步骤S2，对所述第一干涉图序列进行差和代数运算，生成等步长的第二干涉图序列； 步骤S3，将所述第二干涉图序列展开为列向量形式，并按时间顺序构建数据矩阵X和数据矩阵Y； 步骤S4，对所述数据矩阵X进行奇异值分解，计算得到近似矩阵； 步骤S5，对所述近似矩阵进行特征分析，提取特征值和特征向量，并将所述特征向量映射回所述第二干涉图序列的空间，得到所述第二干涉图序列的动态模式； 步骤S6，选择中对应正频率分量的模态，记为；其中为所述动态模式的前两列作为主模态；根据所述主模态的幅角信息，恢复所述待测对象的相位分布。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学;南京航空航天大学苏州研究院，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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