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。

2.根据权利要求1所述的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，所述聚类分析方法包括：获取含有峰值位置信息的矩阵及其初始化聚类中心；

根据含有峰值位置信息的矩阵及其初始化聚类中心，计算所述含有峰值位置信息的矩阵中每个元素到每个初始化聚类中心的距离，将距离相同的归位一类，得到含有峰值位置信息的矩阵的类簇，所述类簇与初始化聚类中心数量相匹配；

根据获得的类簇，对每个初始化聚类中心进行更新，得到更新聚类中心；

计算更新聚类中心与对应初始化聚类中心的误差函数，直至误差函数收敛，完成聚类分析中对聚类中心的训练，并根据训练好的聚类中心，得到一级频谱位置；

所述误差函数的计算公式为：

，

式中，L为误差函数值；k为初始化聚类中心的数量；an为初始化聚类中心；an’为更新聚类中心。

3.根据权利要求1所述的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，所述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；具体包括：将一级频谱位置平移至莫尔条纹计算区域的中心，得到频谱E；

对频谱E进行傅里叶逆变换，得到矩阵H；

根据矩阵H，利用反正切函数计算得到莫尔条纹的包裹相位分布。

4.一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取系统，其特征在于，包括：获取模块：用于获取待测流场的莫尔条纹；

前处理模块：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；

波峰判定模块：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；

聚类分析模块：将波峰矩阵进行聚类分析，得到一级频谱位置；

后处理模块：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。

5.一种基于无监督学习的莫尔条纹包裹相位分布的提取装置，其特征在于，包括处理器及存储介质；

所述存储介质用于存储指令；

所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1 3任一项所述方法的步~骤。

6.计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1 3任一项所述方法的步骤。

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