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在应用时间序列分析识别导弹的弹体结构模态时,AR模型阶数的选择和ARMA模型系数的求解对识别结果有很大影响,在综合比较各种模型定阶方法的基础上,选择奇异值分解法确定AR模型阶数,并使用总体最小二乘法求解模型系数。利用导弹飞行试验实测数据进行仿真实验,证明应用该方法所确定的模型阶数较为合理,对导弹结构模态参数识别取得了理想的效果。 相似文献
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基于最小二乘法的牛顿迭代信源定位算法 总被引:4,自引:0,他引:4
文中结合多种信源定位技术中的定位精度问题,提出了一种基于最小二乘法的牛顿迭代定位算法.以水声定位为例.对该算法进行了计算机仿真.并与最小二乘法的仿真结果进行了比较,结果表明该方法对于提高信源定位精度是有效的。 相似文献
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针对将圆锥体压入薄壁筒的控制技术中,对位移传感器和压力传感器在线实时检测及执行机构气液增力缸的控制问题,在分析受外界干扰的情况下,为保证系统的稳定性和收敛性,采用基于递推最小二乘法的多层前向神经网络算法,并对它的条件参数进行了一般性的推导.该神经网络为3层前向网络,其隐含层神经元数为10个,输出层神经元数1个.包括输出层与隐含层、输入层与隐含层间权的调整算法.用典型PID算法和神经网络的控制算法分别仿真结果可见,神经网络控制解决了压合过程纯滞后的非线性问题,达到了预期的技术要求. 相似文献
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针对机载单站无源定位系统中的滤波算法存在滤波稳定性差、收敛速度慢、定位精度差等问题,提出一种基于奇异值分解的平方根sigma点卡尔曼滤波算法(Square Root Sigma Point Kalman filter based on Sin-gular Value Decomposition,SVD-SRSPKF)。新算法利用奇异值分解代替Cholesky分解或更新,并使用误差协方差的平方根替代协方差进行滤波,保证滤波算法的数值稳定性。仿真结果表明:SVD-SRSPKF算法比其他同类算法具有更高的收敛速度、定位精度和数值稳定性。 相似文献
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针对信噪比低、噪声非均匀分布的弱信号消噪效果不佳的问题,提出一种基于有效奇异值分解和小波阈值消噪相结合的方法。通过构造相空间矩阵并对其进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),得到一系列正交子空间;根据信号和噪声对奇异值贡献不同,通过奇异值最小二乘误差判定法进行有效奇异值选择,并利用子空间重构信号。仿真实验表明:本方法提取出的信号完整性更好,信噪比更高。 相似文献
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针对约束最小二乘图像复原法在退化图像信噪较低时的病态问题,提出基于小波去噪的平滑约束最小二乘图像复原法.其步骤分为自适应噪声估计、退化图像小波去噪及平滑约束最小二乘滤波.通过将原始图像与点扩散函数PSF进行卷积、叠加一定加性噪声两个步骤产生退化图像.实验证明,此法能达到较好的复原效果,且其性能随退化图像信噪比下降可明显提高. 相似文献
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以最小二乘法为基础,引入离散的标准正交多项式,使计算过程中不涉及矩阵求逆运算.利用基于标准弹道生成的"外测数据"拟合了主动段弹道,分析了拟合精度并讨论了拟合曲线阶数及分段数对拟合精度的影响.仿真结果表明,根据弹道特性进行适当分段能获得较高的拟合精度,可用于弹道重建. 相似文献