南京信息工程大学何成兴获国家专利权
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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取方法、系统、装置及存储介质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：CN115310543B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202210961446.5，技术领域涉及：G06F18/2321；该发明授权一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取方法、系统、装置及存储介质是由何成兴;陈云云;程伟昊;张绮方;龙柯池设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取方法，包括：获取待测流场的莫尔条纹；对所述莫尔条纹进行预处理，得到第一矩阵，对第一矩阵进行峰值位置判定，得到波峰矩阵；将波峰矩阵输入到预训练的无监督学习聚类分析模型中进行计算，得到一级频谱位置；对一级频谱位置进行后处理，得到莫尔条纹的包裹相位分布。相对于传统的人眼观察，节省了人工确定的时间也减小了肉眼带来的误差。同时，相对于卷积神经网络的算法，通过无监督学习的聚类分析，可以处理无标签的数据，计算成本低，提取效率高。可以节省莫尔条纹的包裹相位计算时间，简化数据处理步骤，还可以为后期的相位解包提供更准确可靠的基础。
本发明授权一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取方法，其特征在于，包括： 获取待测流场的莫尔条纹； 对所述莫尔条纹进行预处理，得到第一矩阵；具体包括： 先选取待测流场莫尔条纹的计算区域，待计算区域为的矩阵A； 对矩阵A进行傅里叶变换，得到矩阵B； 对矩阵B中每一行的所有元素取平均值，得到第一矩阵C； 对第一矩阵进行峰值位置判定，得到波峰矩阵；具体包括： 对第一矩阵C所对应的图谱进行峰值判定，峰值判定公式为，并将不满足峰值判定公式的xi设置为0，得到波峰矩阵D； 将波峰矩阵进行聚类分析，得到一级频谱位置； 对一级频谱位置进行后处理，得到莫尔条纹的包裹相位分布。
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