基于滤波器的迭代学习最小二乘辨识方法

针对永磁同步直线电机作为控制对象的参数辨识问题,在对直线电机的数学模型模型以及最小二乘辨识算法等内容进行了研究,发现了批处理最小二乘辨识算法虽然能够成功辨识伺服系统模型参数但是模型不够精确,尤其是针对伺服系统中存在的对振荡环节的辨识。根据传统辨识模型的不足,提出了一种基于滤波器的迭代学习最小二乘辨识方法,该算法通过滤波器来减小辨识过程中的噪声干扰,用迭代的方式来求解辨识模型带来的非线性问题。仿真和实验结果表明:与批处理最小二乘算法相比,基于滤波器的迭代学习最小二乘辨识方法能够有效提高辨识精度,振荡环节的辨识结果与功率谱分析得出的图线更加吻合。     

基于加权最小二乘法的分数延时滤波器设计

相较于传统的可变分数延时滤波器无法满足延时的实时变化,Farrow结构延时滤波器因其独特的结构可以灵活地调整时延且不需重新设计滤波器系数。以加权最小二乘法作为分数延时滤波器系数配置的基本方法,通过建立离散加权平方误差函数对滤波器系数的配置进行理论推导。并设计一种最小化幅度响应最大绝对误差的迭代判断条件来确定权重函数,用以更新滤波器系数来实现滤波器性能的优化。     

约束最小二乘法

为了准确、实时地估计出有突变时载体的状态,设计一种新的方法-约束最小二乘法,并且给出了递推形式.实验仿真表明有状态突变时该方法优于卡尔曼滤波,无状态突变时估计结果与卡尔曼滤波估计结果相当.     

利用格型递归最小二乘滤波器组的高光谱图像压缩

自适应递归最小二乘滤波器具有预测准确、收敛速度快的特点,该滤波器被多种高光谱图像无损压缩方案作为重要组成部分。然而传统递归最小二乘滤波器无法快速找到每个谱带的最优预测长度,其压缩方案的性能有待提升。针对该问题,本文提出基于格型递归最小二乘滤波器组的高光谱图像压缩方案。首先,该方案使用单边高斯预测器对待测像素点做谱带内预测,去除图像的空间相关性。其次,采用格型滤波器组筛选出每个谱带的最优滤波器,获得预测误差。并根据格型滤波器组链式序列更新的特点,简化最优滤波器的筛选过程,大幅度降低计算复杂度。最后对预测误差做算术编码。以AVIRIS 2006高光谱图像为测试数据集,本文算法对16位校准图像、16位未校准图像的平均压缩结果分别为3.34 bits/pixel和5.61 bits/pixel。该算法在获得良好压缩结果的情况下,计算时间低于同类别的其余算法。     

可变带宽FIR数字滤波器的高效加权最小二乘设计及实现

本文提出一种具有稳定相频响应的可变带宽FIR数字滤波器的高效加权最小二乘设计方法.文中将可变带宽FIR数字滤波器的冲击响应表示成以谱参数为变量的基函数的线性组合,进而利用定系数子滤波器的线性组合来实现,这里可变带宽特性直接由可变谱参数所决定.该方法通过建立加权最小二乘目标函数,简单高效地推导出滤波器系数的优化封闭解表达式,复杂度和计算量大大降低.应用这种滤波器的优点在于只有一个直接决定带宽的可调谱参数,更新机制简单.设计实例证明了该方法的高效性和可变带宽滤波器的有效性.     

新型最小二乘滤波器（RLS）自适应算法的设计与实现

本文首先简单地介绍了快速ＲＬＳ算法,并提出了稳定快速的基于ＦＲＬＳ算法的修正ＦＮＴＦ算法－ＣＦＮＴＦ算法。最后对其进行计算机仿真。     

最小二乘圆计算的新方法

最小二乘圆是圆度评定和回转精度评定 时常用的参考圆。英国国家标准[1]中曾给出了确定最小二乘圆圆心座标a、b和半径R的计算公式:并在附录中给出了这个公式的证明。美国国家标准[2]也使用了这个公式。但是这个公式是在一定的假设条件下推导出来的,它的计算精度与座标架位置及采样点分布等因素有关,而应标架的设定位置在实际工作时只能依靠预先估计,如果不能满足这些假设条件,则可能产生较大误差,因此这种计算方法在高精度计量中难以满足计算精度要求。文献[3]对[1]、[2]的计算公式提出异义,并给出了用逐步逼近、去点逼近和补偿迭代等几种…     

用最小二乘法提高CCD

本文针对相位型光栅的面形测量,用最小二乘法做二次曲线拟合,解决了     

评定直线度误差的最小二乘法

直线度误差的评定方法,根据评定基准线的不同,可以分为包容线法、两端点连线法和最小二乘法。包容线法和两端点连线法计算导轨直线度误差,《机械制造》1982年第4期“床身导轨精度的计算”一文已作介绍、本文介绍最小二乘法计算直线度误差。把误差曲线的一元回归直线作为直线度的评定基准线,作图计算直线度的方法,由于回归直线的回归系数是用最小二乘法计算的,故此法称之为最小二乘法。一、原理按回归分析方法,我们用一元回归直线作为误差的评定基准线。其方程为: y=ax+b(1)式中回归系数a、b通常用最小二乘法来计算。设在测量长度每一档x_i上,对应着直线度误差实     

平面度误差的最小二乘法分析

本文就平面度误差的数学模型与按最小乘法建立理想平面（评定基准）的数学模型展开分析讨论；并结合实例分析，得出较客观地评定平面误差或测量较大平面的平面度误差，最小二乘法是最佳方法。     

非圆曲线的最小二乘拟合法

提出了一种利用最小二乘法对非圆曲线进行分段圆弧逼近的数控编程方法,在满足精度的要求下,可使拟合圆弧段数最少,并能够减小拟合误差、简化数值计算和编程,从而减少CAD系统与CNC系统的数据传送,提高了加工效率和质量。     

用最小二乘法拟合喷油泵凸轮型线

在喷油泵样泵的凸轮测绘中,常常只能通过实测得到一张离散数据的凸轮升程表,而无法知道其凸轮型线.为此,本文讨论了如何运用最小二乘法原理,从原始数据出发,构造出一合适的喷油泵凸轮升程的近似表达式来拟合凸轮型线的方法.     

基于分段最小二乘方法的钢材无损检测分选仪

针对钢材材质特性参数与磁导率的关系问题进行研究,将分段最小二乘拟合曲线的方法引入到检测过程中,解决了钢材材质特性参数与磁导率成非线性关系时的数据拟合问题.选用C8051F020单片机作为检测仪器的MCU,对检测过程进行计算和分析.实验表明,该仪器与采用单一最小二乘法的仪器相比,在检测精度和效率上均有所提高.     

完全最小二乘下的康普顿散射图像重建

由康普顿散射能谱重建密度图像的问题是一个非线性的逆问题 ,这给重建带来很大困难。解决问题的一种方法是结合透射测量所得的衰减系数用以消除问题的非线性。但是 ,用这种方法所得到的投影矩阵却存在误差。为了减小这种误差对重建结果的影响 ,提出用完全最小二乘法来重建康普顿散射图像。数值模拟实验证明 ,这种方法极大地改善了重建图像的质量。     

最小二乘法在尘埃粒子计数器中的应用

分析了导致尘埃粒子计数器标定过程非常复杂的原因,提出将最小二乘法用于尘埃子计数器标定过程中的方法,有利于提高仪器标定的一致性并降低劳动强度,文中给出了用量小二乘法对国产激光尘埃粒子计数器进行标定的实验结果。     

基于Legendre矩和BP神经网络的纹理分割

提出一种基于Legendre矩和BP神经网络的纹理分割方法.对图像的每个像素,计算其领域内的Legendre矩,将其作为图像的纹理特征,并用于纹理分割.实验结果表明,与一些已有方法相比,这里介绍的方法更有效.     

基于最小二乘的鲁棒线性拟和方法

本文给出了基于最小二乘法的鲁棒线性拟和方法。该方法利用了Oase Deletion Diagnostics思想和RANSAC方法,并给出了简化算法用于减少算法的计算量。该方法可解决现实应用中存在错误数据的情况下如何提高线性拟和精度。最后空间直线和空间平面拟和试验验证了本方法的有效性。     

最小二乘圆法在对刀仪中的应用

对刀仪在测量刀具时,采用最小二乘圆法来测量刀尖半径;将最小二乘圆法和三点求圆法用现场采集的数据进行计算结果比较,得到这两种方法精度的高低.     

多特征加权的纹理图像FCM分割算法

为了实现自然纹理的分割,根据自然纹理的不规则性和随机性强的特点,提出了一种由纹理的GMRF模型提取纹理的统计特性和样本方位特性的多特征融合的纹理图像分割算法。考虑到不同特征值对分类的不同影响,采取样本加权的模糊c均值分割算法控制各特征在聚类约束力上的可控制性。通过人工合成图像和自然纹理的分割实验证明,该方法具有较强的抗噪声能力,并且对于结构相似的粗纹理进行分割能有效地克服小岛区域和保持区域一致性。