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Adaptive analysis of optical fringe patterns using ensemble empirical mode decomposition algorithm

机译：集成经验模态分解算法对光学条纹图案的自适应分析

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An approach based on a novel technique, called ensemble empirical mode decomposition, is proposed to adaptively reduce noise and remove background intensity from a two-dimensional fringe pattern. It can solve the mode-mixing problem of the original empirical mode decomposition caused by the existence of intermittent noise in fringe signals. Then a strategy is developed to automatically identify and group the resulting intrinsic mode functions for the purpose of eliminating noise and background of the fringe pattern. This approach is applied to process the simulated and practical fringe patterns, compared with Fourier transform and wavelet methods.
机译：提出了一种基于新技术的方法，称为整体经验模式分解，可以自适应地降低噪声并从二维条纹图案中去除背景强度。它可以解决由于边缘信号中存在间歇性噪声而导致的原始经验模式分解的模式混合问题。然后，开发了一种策略，用于自动识别和分组所得的固有模式函数，以消除噪声和条纹图案背景。与傅立叶变换和小波方法相比，该方法适用于处理模拟的和实用的条纹图案。

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