实时联合傅里叶相关识别
三值化联合变换相关应用于目标识别的方法
[1]
[2-6]
（Joint Transform
Correlator）两大类。由于联合变换相关器无需制作精确复位的复空间匹配滤波器，且更容易更新图像、易实 施和具有稳健的特点，因而更适用于对图像进行实时识别。经典的联合变换相关器相关输出峰不尖锐，相关 峰扩展的宽度比较宽，分辨能力差，相关识别能力较低。为了提高联合变换相关器的相关识别能力，国内外 很多学者致力于这方面的研究
三值化联合变换相关应用于目标识别的方法
1
引言
在遥感遥测中，需要进行目标匹配识别，实时地、准确地鉴别识别目标图像非常重要。光学系统以其天
然的二维并行性、高速、大容量的特性为进行快速的图像识别提供了良好的基础。用在光学图像识别的相关 器
[1-6]
主要分为匹配滤波相关器 VLC （VanderLugt Correlator）和联合变换相关器 JTC
j x j x sin 2y 1 2e 4 a sin x 2e 4 a sin x 2y 4a 4上得到的强度分布为：
C ( x, y )
sin 2y 2 sin x sin x 2y x 4a 4a
(1)
F (u, v) T (u, v) exp( j 2ua) R(u, v) exp( j 2ua)
式（2）中 T(u,v)、R(u,v)分别为目标图像 t 和参考图像 r 的傅里叶变换。 CCD 探测器探测到的联合功率谱 F 为：
2
(2)
F T 2 R 2 2TR cos(4ua t r )
这种相关器虽然在某种程度上较传统的相关器提高了目标的鉴别率，但并不是从算法上改进。且文中并未将 这种相关器的性能与二值化相关器的性能进行比较，文中无数据支持此相关器性能较二值化相关器高。 在上述研究的基础上， 本文提出了一种三值化联合变换相关器， 将联合变换功率谱进行三值化(+1,0,-1) 处理，从算法上对联合变换功率谱进行了修正，进而提高了相关器的目标识别能力，物理光路实现简单，并 不增加额外的光路。文中进行了理论分析和仿真。仿真结果证明了所提出方法的有效性。当输入目标与参考 物不匹配时，三值化相关器比二值化相关器的相关峰低（相关峰是判断目标是否相同的判据，目标相同时， 相关峰高， 目标不同时相关峰低） 。 这反映了三值化相关器对目标敏感， 目标鉴别力较二值化相关器鉴别力高。
基于LIBSVM的融合傅里叶幅值与相位的示功图识别方法
计 算 机 测 量 与 控 制 ．２０１８．２６（１０） 犆狅犿狆狌狋犲狉 犕犲犪狊狌狉犲犿犲狀狋 牔 犆狅狀狋狉狅犾
设计与应用
文章编号：１６７１ ４５９８（２０１８）１０ ０２４０ ０６ ＤＯＩ：１０．１６５２６／ｊ．ｃｎｋｉ．１１－４７６２／ｔｐ．２０１８．１０．０５２ 中图分类号：ＴＥ３５ 文献标识码：Ａ
油井实时示功图是油井工况的一个重要表征，它能够 直观地反映 出 抽 油 机 在 采 油 过 程 中 发 生 的 各 种 异 常 状 况，
基于 犔犐犅犛犞犕 的融合傅里叶幅值与 相位的示功图识别方法
孙婷婷，韩 雪，梁华庆
（中国石油大学 （北京） 地球物理与信息工程学院，北京 １０２２４９）
摘要：通过示功图来诊断抽油机井工况，是确保油井安全高效生产的一种重要手段；针对现有示功图特征提取只利用其离散 傅 里 叶 变 换 （ＤｉｓｃｒｅｔｅＦｏｕｒｉｅｒＴｒａｎｓｆｏｒｍ，ＤＦＴ） 的 幅 度 谱 而 忽 略 了 其 相 位 谱 ， 从 而 导 致 识 别 率 较 低 的 问 题 ， 提 出 了 一 种 融 合 ＤＦＴ 的 幅 度 谱 与 相 位 谱 的 示 功 图 识 别 方 法 ；首 先 ，将 示 功 图 数 据 组 成 复 数 序 列 ， 取 其 ＤＦＴ 的 幅 度 谱 与 相 位 谱 构 造 特 征 向 量 ； 其 次 ，对 已 知 故 障 种 类 的 示 功 图 的 特 征 向 量 进 行 训 练 ， 构 造 多 分 类 支 持 向 量 机 （ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅｓ，ＳＶＭ） 分 类 判 别 模 型 ； 最 后 ，通 过 ＬＩＢＳＶＭ 分 类 识 别 方 法 对 未 知 类 别 的 示 功 图 进 行 分 类 识 别 ， 从 而 诊 断 抽 油 井 的 工 况 ； 实 测 结 果 表 明 ， 与 只 利 用 ＤＦＴ 幅度谱的方法相比，该方法能够有效地提高示功图的识别率，能为油井工况的准确分析、诊断与实时优化控制提供技术支撑。
高分辨转实时傅立叶
高分辨转实时傅立叶高分辨转实时傅立叶（High-resolution Real-time Fourier Transform）是一种信号处理技术，可以将时域信号转换为频域信号。
它在许多领域中得到广泛应用，如图像处理、音频处理、通信等。
实时傅立叶变换（Real-time Fourier Transform，简称RTFT）是一种连续时间信号的频谱分析方法，它能够将信号从时域转换到频域。
在实时傅立叶变换中，信号会被分为多个窗口，每个窗口内的信号进行傅立叶变换，并按照一定的时间间隔进行处理，从而实现实时的频谱分析。
高分辨转实时傅立叶技术通过提高采样率和窗口长度，以及选择适当的窗函数，可以获得更高的频域分辨率。
频域分辨率是指在频域上能够分辨出两个频率之间的最小差异。
高分辨转实时傅立叶技术的优势在于能够捕捉到信号中更细微的频率变化，从而提供更准确的频域分析结果。
在图像处理领域，高分辨转实时傅立叶技术可以用于图像增强和特征提取。
通过对图像进行高分辨转实时傅立叶变换，可以将图像从时域转换到频域，从而获得图像的频谱信息。
通过对频谱信息进行处理，可以实现对图像的增强，提高图像的清晰度和对比度。
同时，高分辨转实时傅立叶技术还可以用于提取图像的纹理特征和边缘信息，从而实现对图像的自动识别和分类。
在音频处理领域，高分辨转实时傅立叶技术可以用于音频的频谱分析和音频信号的特征提取。
通过对音频信号进行高分辨转实时傅立叶变换，可以将音频信号从时域转换到频域，从而获得音频信号的频谱信息。
通过对频谱信息进行处理，可以实现对音频信号的频率分析和频谱显示。
同时，高分辨转实时傅立叶技术还可以用于提取音频信号的特征，如音调、音色等，从而实现对音频信号的自动识别和分类。
在通信领域，高分辨转实时傅立叶技术可以用于信号的频谱分析和调制解调。
通过对信号进行高分辨转实时傅立叶变换，可以将信号从时域转换到频域，从而获得信号的频谱信息。
通过对频谱信息进行处理，可以实现对信号的频率分析和频谱显示。
基于傅立叶特征的几何零件快速识别
１盲 言 ‘日 百 行 Ｊ Ｉ
器识 ｕ 力 别物体过 ’ 需将已知图 生图 往 常 程中， 商竹巴刘 象与 吊 泵司 陌生图 豕 王 毁“ 仕 象的全 ｐ ｐ 。 部或部 刀 分在
自动化视觉检测 已经成为现代计算机集成 制造系统 中极其 空间上对准 ， 根据 已知模式（ 通常是人们感兴趣的对象 ） 的图象在 重要 的组成部分。 在生产制造中， 涉及到各种各样的检验 、 生产监 一幅陌生图象中寻找对应该模式的子图象，这一过程就是匹配。 视及零件识别应用 ， 视觉检测往往是不可缺少的环节。机器视觉 已知图象或已知模式的图象称作模板。 在陌生图象 中可能与已知 系统一般采用 Ｃ Ｄ或 Ｃ Ｏ Ｃ Ｍ Ｓ照相机摄取检测图象 ，并转化为数 图象对应的子图称作该模板 的潜在匹配子图象。 由于各种各样 的
【 ｓ ａｔ Ａ ｍ ｔｏ ｒｃｍ ｏｅｔｅｏｎｔｎｉ ｃｉ ｉｏ ∞ ｐｏｏｅ ｓ ｇ ｏｒ ｒ ｅ ！ Ａｂｔ ｃ】 ｅｈｄ ｏ ｏ ｐ ｎｎ ｃｇｉｏ Ｍａｈｎ Ｖｓ ｎ ｒ ｆ ｒ ｉ ｎ ｅ ｉ ｒ ｓｄｕｉ ｆｕｉ 一 ｐ ｎ ｅｄ
ｓ ｉｏ Ｆｓｔｓ ａｅ ｅｒ ｔｈ ｅ ｍ ｏｅｔｙｈ ａｏｔ ｍｌｌ Ｃｎｙａｄｌｋａｄ ｊ ｃ ｔ． ｉｔｈ ｐｒｘａ ｅ ＠ｅｆ ｏｐｎ ｅ ｌ ｒ ｍｓ ｉｒ ａ ， ｎ ｒ ｒ ｒ ｉｐ ｔ ｔ ｏｃ ｐ ｃ ｎ ｂ ｔ ｇ ｉ ｉ ａｙ ｎ ｎ ｉ ｎ ｈ ｔ ｋｈ ｃ ｔｒＴｅｏｔ ｒｅｕ ｇ ｍｔ ａｃ ｐｎｎｂ ｔｎｏ ｅｆ ｑｅｃ ｍｉｆａｒ ｒ ｅ ｏ ｏ．ｈ ｃ ｏ ｆａｒｏ ｅ ｅｉ ｍ ｏｅ ａｆｒ ｄｒ ｕ ｙ ｏａ ｅｕ ｃ ａ ｔ ｎ ｕ ｎ ｕ ｔｅ ｏ ｒｌ ｏ ｆ ｃ ｔｅｒ ｓ ｍ ｅ ｎ ｄ ｎ ｔｅ｛ ６ｔ ｕｅｄｃ ｔ，ｄ Ｓｔ ｒｌｉ ｅ ｅｅ 傩ｔｉ ｇｃ ｐ ａｌ ａｈｇ ｒｒ ｙｈｆ ｒｒｅｒ ｏａ ｅｈ ｃｒａｏｃｆ ｃｎ ｈｍ ｅｏ ａｂｉ ｍｔｉ ｉ ｉ ｅｏｉ ｓｉ ｒｎ Ｕ ｅｏｅｔ ｏ ｉｔ ａ ｍｒ ｉｙ ｃｎ ｃｔ －！ ｐ ｎ ｆ ｉ ｔ ｅ
最新联合傅里叶变换相关图像识别实验报告书
最新联合傅里叶变换相关图像识别实验报告书nXXX。
there have been many ns and XXX transform。
A new type of dual-channel joint transform correlator has been developed。
which calculates the optimal parameters and beam n parameters of the Fourier lens。
XXX joint correlators。
wavelet transform。
image n。
nal Fourier transform。
and logarithmic transform have been used。
The XXX。
which enhances high-frequency components and sharpens n peaks by taking the log n of the joint power spectrum。
This method has a simple algorithm。
low XXX。
and is suitable for real-time processing。
However。
it also strengthens noise while enhancing the high-frequency components of the power spectrum。
which affects XXX correlator。
which improves XXX the form of the log n。
The anti-XXX.Research TopicMost of the research on the above topics is limited to image processing of the original object image or power spectrum。
实现光学图像识别的基于液晶光调制器的联合变换相关器
对上述联合变换功率谱再进行一次傅立叶逆变换。如图 ２所示在
光学相关识别是光学模式识别 中的一种重要技 术。主要包括匹配 滤波相关器【 简称 Ｆ Ｃ 和联合变换相关器（ ｌ ＿ （ Ｐ） 简称 Ｊ ｃ 。但两者在原理 Ｔ） 和方法上存在明显的差异 。 光学联合变换相关识别是把待识别的 目标 图像和一个参考 图像一起并列放置在傅立 叶变换 透镜的前焦面上 ， 然 后 用准 直 相 干 光 照 明 ，在 透 镜 的后 焦 面 上 得 到 两 图像 的联 合 变 换 傅 立 叶频谱 ， 然后记录下该联合变换功率谱。该功率谱 在线性工作条件下 ， 其透过率正 比于联合功率谱 ； 然后再把它经过一次傅立 叶逆变换 ， 在输 出平 面上产生两个 图像 的自相关峰和互相关峰 ，通过对互相关峰的观 察来判断输入的待数别 的图像 和参考 图像是否相关 。 因此 ， 在识别 目标 时， 不用制作匹配滤波器 ， 比匹配滤波相关识别要 简单 的多日 。 ２联 合 变换 相 关 原 理 ． 如图 １ 所示 ， 图中 Ｌ为傅立 叶变换 透镜 ， 待识 别图像 ｔｘ，．置于 （。 ） Ｙ 输 入平 面一侧 ， 中心位 于（ ａ０ ， 其 一 ， ）参考 图像 ｒｘ，。置 于输 入平面的 （。Ｙ） 另一侧 ， 其中心位于（ ，） ａ０ 。用准直 的激光束照射 ， 并通过透镜进行傅立 叶变 换 ， 在 透 镜后 焦 面 上 的 振 幅分 布 为 ： 则
别 图像 和参考 图像 的互相关项 ， 在反演坐标下 ， 它们分别位 于（ ２ ， 一 ａ０） 和 （ａ０ 处 ， ２ ， ） 在输 出平面上沿 Ｘ轴分别 平移 一 ａ ２ ， ２ 和 ａ 称为一级项 ， 这 两项正是所需要的相关输 出信号 。适 当选取 ２ 值 ， ａ 就能使相关输 出信 号从其他项 中分离出来。对一级互相关峰的光强 的测量可判断待识别 图像和参考 图像之间 的相关程度 ，即相关 峰越强则表 明待识别图像和 参考图像约相关 。因此 ， 在识别 目标时 ， 不用制作匹配滤波器 。 ３实验光路及步骤 ．
联合傅里叶相关图像识别
实验十五 联合傅里叶相关图像识别1.引言联合傅里叶变换(Joint-Fourier transform)是重要的相关处理，在指纹识别、 字符识别、目标识别等领域已逐步进入实用化阶段。
本实验使用空间光调制器实现了实时光电混合处理，是典型的近代光学信息处理实验。
2.实验目的1. 了解联合傅里叶变换在光学上的实现及有关效应；2. 了解传统光学傅里叶联合变换相关原理；3. 掌握光学傅里叶联合变换相关仿真；4. 掌握现代光学傅里叶联合变换相关方法。
3.实验原理3.1 联合傅里叶变换功率谱的记录联合傅里叶变换相关器（joint-Fourier transform correlator, JTC ）简称联合变换相关器，分成两步，第一步是用平方记录介质（或器件）记录联合变换的功率谱，如图1所示。
图中L 是傅里叶变换透镜，焦距为f .待识别图像（例如待识别目标、现场指纹）的透过率为f (x, y )，置于输入平面（透镜前焦面）xy 的一侧，其中心位于（-a , 0）;参考图像（例如参考目标、档案指纹）的透过率为g (x , y )，置于输入平面的另一侧，其中心位于（a , 0）。
用准直的激光束照射f 、 g ,并通过透镜进行傅里叶变换。
在谱面(透镜的后焦面)uv 上的复振幅分布为式中F 、G 分别是f , g 的傅里叶变换。
如果用平方律记录介质或用平方律探测器来记录谱面上的图形，得到图1 联合傅里叶变换功率谱的记录 []())1(),,(2exp ),(2exp 2exp ),(),(),(v u G au f i v u F au f i dxdy yv xu f i y a x g y a x f v u S ⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--++=⎰⎰∞∞-∞∞-λπλπλπ即联合变换的功率谱。
当f =g (两个图形完全相同)时，上式化作亦即相同图形联合变换的功率谱为杨氏条纹。
3.2 联合傅里叶变换功率谱的相关读出 第二步是联合变换功率谱的相关读出，参见图2。
傅里叶分析
傅里叶分析傅里叶分析（FourierAnalysis）是一种分析信号的重要方法，它可以帮助我们研究如何理解、抽象和模型复杂的信号。
在很多不同的领域，傅里叶分析已被广泛应用。
本文将详细介绍傅里叶分析的基本原理和应用，以及它在各种领域的作用。
1.里叶分析的基本原理傅里叶分析是一种对信号进行统计特性分析的重要工具，它可以帮助我们理解信号的内容。
傅里叶分析的根本思想是将信号表示为由一系列正弦波叠加而成的复杂形式。
由正弦波叠加而成的复杂形式，每个正弦波都是一种不同频率的正弦波，它们都被称为频率分量。
从傅里叶分析中，我们可以把信号拆分成它的频率特性，即信号各个频率分量的分布。
傅里叶分析可以用来确定信号的频谱，从而可以了解信号的特性。
2.里叶分析的应用傅里叶分析有许多应用，其中最重要的是用于图像处理。
图像是一种复杂的信号，可以用傅里叶分析的原理将其表示为一系列的正弦波叠加而成的形式，从而可以更容易地分析图像的特性。
此外，傅里叶分析还可以用于压缩数据，辨认声音，处理脑电波等等。
压缩数据时，我们可以通过傅里叶分析将数据拆分为大量低频正弦波，从而节省存储空间。
辨认声音时，我们可以通过分析声音的频谱辨别出不同的声音。
处理脑电波时，我们可以通过傅里叶分析对脑电波的特征进行深入的研究，从而更好地了解人的大脑状态。
3.里叶分析在不同领域的作用由于傅里叶分析之所以具有许多优点，它被广泛应用于许多领域中。
在医学领域，傅里叶分析被用于分析脑电图，探讨大脑及其功能，以及研究疾病的特征。
在信号处理领域，傅里叶分析可以用于压缩数据，提取特征，以及识别声音。
在音乐领域，傅里叶分析可以用来研究音乐的音调和节拍，以及辨认不同的乐器声音。
在地理学领域，傅里叶分析可以用来分析地球物理现象，如海洋浪潮、地震波等。
4.结傅里叶分析是一种重要的分析信号的工具，它可以将信号拆分为它的频率特性，即信号各个频率分量的分布。
傅里叶分析在许多领域都有应用，包括图像处理、压缩数据、音乐、医学等。
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大学物理实验报告实验一：实时联合傅里叶相关识别1.引言联合傅里叶变换(Joint-Fourier transform)是重要的相关处理，在指纹识别、字符识别、目标识别等领域已逐步进入实用化阶段。
本实验使用空间光调制器实现了实时光电混合处理，是典型的近代光学信息处理实验。
2.实验目的学习马赫-曾特干涉系统的搭建和调试, 学习电寻址液晶空间光调制器的原理、光学特性和操作,了解联合傅里叶变换在光学上的实现及有关效应,体会光学信息图像识别的优越性。
3.基本原理3.1 联合傅里叶变换功率谱的记录联合傅里叶变换相关器（joint-Fourier transform correlator, JTC）简称联合变换相关器，分成两步，第一步是用平方记录介质（或器件）记录联合变换的功率谱，如图1所示。
图中L是傅里叶变换透镜，焦距为f.待识别图象（例如待识别目标、现场指纹）的透过率为f(x, y)，置于输入平面（透镜前焦面）xy的一侧，其中心位于（-a, 0）;参考图象（例如参考目标、档案指纹）的透过率为g(x, y)，置于输入平面的另一侧，其中心位于（a, 0）。
用准直的激光束照射f、g,并通过透镜进行傅里叶变换。
在谱面(透镜的后焦面)uv上的复振幅分布为图1 联合傅里叶变换功率谱的记录[]())1(),,(2exp),(2exp2exp),(),(),(vuGaufivuFaufidxdyyvxufiyaxgyaxfvuS⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+⎥⎦⎤⎢⎣⎡=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+--++=⎰⎰∞∞-∞∞-λπλπλπ式中F 、G 分别是f , g 的傅里叶变换。
如果用平方律记录介质或用平方律探测器来记录谱面上的图形，得到即联合变换的功率谱。
当f =g (两个图形完全相同)时，上式化作亦即相同图形联合变换的功率谱为杨氏条纹。
3.2 联合傅里叶变换功率谱的相关读出第二步是联合变换功率谱的相关读出，参见图2。
用傅里叶变换透镜对联合变换功率谱进行傅里叶逆变换，在输出平面（傅里叶透镜的后焦面）ξη上得到式中o 1 和o 4分别是f 和g 的自相关，重叠在输出平面中心附近，形成0级项，它们不是信号。
而o 2和o 3为两个互相关项，即1级项，正是相关输出，在输出平面上沿ξ轴分别平移-2a 和2a ，因而与0级项分离。
如果f 和g 完全相同,相关输出呈现明显的亮斑(相关峰)。
从物理光学的观点来看，如果f 和g 完全相同，联合变换的功率谱为杨氏条纹，其傅里叶变换必然出现一对分离的1级亮斑和位于中心的0级亮斑;如果f 和g 部分相同(例如现场指纹和档案指纹),相关峰较暗淡,弥散较大;如果f 和g 不同,相关输出不呈现”峰”的结构。
因而相关峰及其锐度是f 和g 是否相关以及相关程度的评价指标。
)2(,),(),(),(*2exp ),(*),(2exp ),(),(222v u G v u G v u F au f i v u G v u F au f i v u F v u S +⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡-+⋅⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=λπλπ)3(.2cos 1),(2),(22⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⎥⎦⎤⎢⎣⎡+=au f v u F v u S λπ())5(),(*),(),(]),2([*),(),(]),2([*),(),(),(*),(),()4(),,(),(),(),(2exp ),(),(432143212⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎪⎪⎪⎪⎪⎬⎫--=---=-+-=--=+++=⎥⎦⎤⎢⎣⎡+-=⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰⎰∞∞-∞∞-∞∞-∞∞-∞∞-∞∞-∞∞-∞∞-∞∞-∞∞-βαηβξαβαηξβαηβξαβαηξβαηβξαβαηξβαηβξαβαηξηξηξηξηξηξλπηξηξd d g g o d d a f g o d d a g f o d d f f o o o o o dudv v u f i S o 其中3.3 相关器的实时化联合变换谱的记录和相关读出之间,有一个重要中介过程,即用平方律介质或器件将联合变换的复振幅谱转换成功率谱。
早期的实验中这一过程借助于感光胶片来实现,因而整个相关识别过程是非实时的。
近年来,借助于空间光调制器(Spatial Light modulation, SLM)使这一过程实时化,联合变换相关识别的优越性就体现出来了。
用于这一过程的SLM有两类,第一类是光寻址的液晶光阀(LCLV),第二类是CCD和电寻址空间光调制器的结合,例如磁光空间光调制器(MOSLM)和液晶显示器(LCD,早期称为液晶电视LCTV，参见《附录》)。
本实验采用高分辨率CCD和液晶显示器LCD。
在第一步中用CCD探测联合变换功率谱,并将其转换成为LCD的透过率分布;第二步对LCD的透过率函数进行傅里叶逆变换,并用第二个CCD来探测相关输出。
功率谱和相关输出分别显示在两个CRT上。
若CCD的线度（例如宽度）A´与LCD的线度（例如宽度）A"不相等，记录和读出过程中傅里叶透镜的焦距f´和f"不相等，可以证明相关输出中相关峰的平移量为4. 实验内容（参见图4）1.调节激光管加持器，将激光束调节高度适中，水平（与台面平行），作为主光轴。
2.调节所有光学元件(分光片, 反射镜, 空间滤波器, 双胶合透镜等等), 使它们达到光轴重合, 即共轴。
3.放置一变密度盘2, 调节光路中光束的强度。
4.光束通过空间滤波器3进行扩束。
调节针孔, 形成亮度均匀一致的圆斑。
5.通过一个透镜4使光束形成平行光。
具体操作如下（可参考图3）: (a)将透镜一侧朝向空间光滤波器5(即宽边朝向空间光滤波器), (b)调整出射光斑, 使其在近处和远处(任意位置)的光斑大小基本一致, (c)把光学平晶放在出射光路, 使其与光轴在水平面内成一定角度。
在平晶的反射光路放一白屏, 观察其前后两表面的反射像的干涉图。
通过调节透镜的高度和前后距离, 使得干涉图的条纹最少。
这样就达到出射光束近似为平行光。
图2联合变换功率谱的相关读出)6(.2aAAff⋅'''⋅'''=∆图3. 平行光调整光路6.用分光片6分出两束光路I、II, 使其互成直角。
在I光束中的调整7.得到平行光后, 在平行光里搭建马赫-曾德干涉系统(如图4-I光路)。
该系统由两个分光片7、12和两个反射镜9、8组成。
(a)将分光镜12放在两光束的交汇处A。
通过调节元件7、8、9,使光线在A处完全重合。
(b)旋转12使得透射光斑和反射光斑在较远处重合(可在元件12和13之间放置一傅里叶透镜, 通过调节12的俯仰微调使得透镜后的两聚焦点基本重合)。
通过手动微调使干涉图中的干涉条纹最少。
图 4. 系统光路 ( 1.HeNe激光器 2.圆形可调衰减器 3.空间滤波器 4.平凸透镜5.可变光阑 6.7.12.分光光楔8.9.反射镜10.11.目标识别板13.19.傅式透镜14.20 CCD 15.21 CRT显示器16.18偏振片17.空间光调制器（液晶片）)8.在B, C放置两个完全相同的物体10、11, 调节它们的位置使得它们在出射光中的像基本重合, 且两物体到分光镜12的距离相等。
9.使干涉图经过一傅里叶变换透镜进行第一次傅里叶变换。
(傅里叶变换透镜13的负透镜一方朝向分光片12, 透镜到B的距离约为f。
)。
10.用CCD14将聚焦像联合变换功率谱采集下来传输到电脑终端15上, 通过大恒图像软件对电寻址液晶空间调制器17进行调制。
在II光束中的调整11.在在本公司提供的空间光调制器17前后各放一个偏振片16、18, 调节16使通过的光信号最大，再旋转18使其偏振态与16正交。
12.在18后面放一傅里叶变换透镜19, 且透镜19到空间调制器17的距离约为f。
13.用CCD20采集相关输出信息, 传到显示终端21上。
※调节技巧与关键部分原理※1．空间滤波器的使用由于激光器谐振腔镜的衍射和发光机理导致出光光强不均匀和衍射杂斑的出现。
为了减小这些干扰，得到均匀的光斑，我们采用空间滤波器来代替普通的扩束透镜。
其原理是采用小孔滤波的方法，保留相对均匀的0级光斑。
在小孔滤波时，我们需要进行准直。
方法是先把滤波器上反过来利用物镜做括束，让括束光斑以之前的激光器准直用的光阑中心为圆心，这样就能保证光斑中心和激光光束共轴了。
把滤波器再掉转，按上述方法使共轴，加上针孔，转动螺纹副使物镜向针孔运动，同时二维调节针孔，这时能在针孔后方出现小孔衍射图样。
当运动到某一位置时，便能得到明亮均匀的光斑。
2．分光光楔的安装为了避免分光片上下面反射形成的干涉干扰，我们选用分光光楔来分开两路反射光，为了确保实验光路的等高，楔面应该水平放置。
半透半反面的选择可利用镜面反射原理，用某物离近镜面，判断成像远近来区分光楔两个面。
3．马赫-曾特干涉系统的搭建一定要注意透射光与反射光的重合不只是意味着在某一处重合，而是在远近都要找重合。
技巧是在调节远处的重合时，动光楔的二维调节; 在调节近处的重合时，调节作为反射光路的反射镜，直到远近都重合时，便能得到干涉条纹。
作为透射光一路的反射镜不动。
4．目标识别物板的放置二个识别物板分别放在马赫-曾特二臂中，其中一面是利用分光光楔的反射原理，所以在放置时要反着放，即一个是大恒，另一个是恒大。
在放置识别板和下面的移动台时，一定要保证与光路垂直。
因为实验的基本原理是要分析物与鉴别物的相关性，放置不好则在移动时影响时不变系统。
5．空间光调制器原理及使用在分光光楔后放置一个傅里叶变换透镜，透镜的前焦面放置透射光光路的目标识别物板，透镜的后焦面是相关识别的谱面，在电脑上，我们能够接收到它的功率谱。
空间光调制器的作用是通过分频器把功率谱的图像加载到液晶片上，相当于一个图像光栅，从而对它做一次新的傅里叶变换得到相关峰的谱。
一定注意的是，第二次傅里叶变换不要和傅里叶逆变换搞混，在SLM上加载的是第一次傅里叶变换功率谱的像，在第二次变换中，它是一个新的物。
另外，在使用SLM时，应在前后各加一个偏振片，旋转之一，保证二片正交。
5. 实验报告要求要求采用学校的实验报告书（16开），如打印也应采用实验报告书的版头（A4纸）。
报告内容按如下格式撰写：一、实验目的与要求二、实验方案三、实验结果和数据处理四、结论五、问题与讨论功率谱相关峰6、思考题(1) 实验中，针孔滤波器作用和原理分别是什么？答：作用是不允许其他空间频率的光通过，减小干扰，得到均匀的光斑。
因为激光器谐振腔镜的衍射和发光机理导致出光光强不均匀和衍射杂斑的出现。
(2)讨论影响准确识别的主要因素。
答：准确定位傅里叶变换透镜前后焦面，透镜的前焦面放置透射光光路的目标识别物板，透镜的后焦面是相关识别的谱面。