针对多尺度窗口傅里叶变换中，窗口尺寸的自适应选取及提取基频时的频谱混叠等问题，提出基于希尔伯特黄变换(HHT)的自适应窗口傅里叶相位提取法。对变形条纹信号进行HHT后，通过谱分析，自适应确定能够准确描述条纹信号变化情况的瞬时频率及条纹图的背景分量。根据所得的瞬时频率，给出自适应定位条纹信号局部平稳区域的步骤，进而确定窗口尺寸。不需额外计算，可有效去除背景分量以减少基频提取过程中零频频谱的干扰。与现有的用最大脊法确定窗口尺寸的方法相比，本方法不受被测相位必须线性逼近且变化缓慢的前提约束。实验证明本

提出了一种基于希尔伯特黄变换的自适应相位提取法。该方法通过对条纹图信号进行经验模态分解得到一系列本征模函数(IMF)。对每个IMF进行希尔伯特谱分析，提出准则用以确定噪声IMF并判断是否存在模式混叠问题。若存在，根据该噪声IMF自适应设计新的“噪声”并将其添加到原信号中，然后对所形成的新信号再次分解，重复进行该过程直到相应的模式混叠问题不再存在。将最后一次分解所得的噪声IMF和背景分量从信号中去除，对所得的基频分量做希尔伯特变换即可得到条纹图的包裹相位分布。所提方法可有效克服模式混叠问题，可在有