新型联邦最小二乘滤波算法及应用

为克服多传感器信息融合时联邦Kalman滤波在系统噪声和测量噪声的统计信息不准确时所存在的局限性,提出了一种基于最小二乘估计的新型联邦滤波算法,定义为联邦最小二乘滤波.定性讨论了它与联邦Kalman滤波的关系,通过在INS/双星/GPS组合导航系统中的实际应用进一步地比较两种算法.实测数据的仿真结果证明,在系统噪声和测量噪声不准确的情况下,联邦最小二乘滤波的精度要高于联邦Kalman滤波.     

基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪

递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。     

基于移动最小二乘曲面的点云拼接算法

针对现有点云拼接方法受被测零件复杂外形和测量噪声影响的问题,提出基于移动最小二乘( Moving Least-Squares,MLS)曲面的点云拼接算法.该算法利用一种极值投影方法来有效计算点到MLS曲面的对应点,并结合迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)算法将各个视角的点云统一到该ML...     

基于RSSI混合滤波和最小二乘参数估计的测距算法

针对基于RSSI的无线传感器网络定位测距问题,在对数-常态分布模型下提出了一种混合滤波及最小二乘环境参数动态估计的测距算法。以锚节点作为参考节点,采用基于均值滤波、中值滤波和高斯滤波的混合滤波方法优化RSSI值,运用最小二乘法估计环境参数,再由盲节点与锚节点的RSSI混合滤波优化值计算二者之间的距离。仿真结果表明,混合滤波性能优于其它单一滤波方法,环境参数估计相对误差小于2.5%,空旷环境下100 m范围内测距相对误差小于10%,满足无线传感器网络定位测距要求。     

基于滤波的伪线性回归系统递推最小二乘辨识方法

针对伪线性回归系统,提出了基于滤波的最小二乘辨识方法,基本思想是采用估计的噪声模型对系统观测数据和信息向量进行滤波,并用滤波后的数据进行辨识。仿真结果表明提出的算法能够估计伪线性回归系统的参数。     

基于梯度型最小二乘滤波的船摇隔离度测试研究

针对传统船摇隔离度测试方法效率低、误差大、操作复杂、且不能有效解决扰动跳变的不足,对船摇隔离的基本原理进行了分析,建立了梯度型最小二乘滤波模型,提出了基于梯度型最小二乘滤波算法对测量数据进行滤波处理,利用VC++编程实现对船摇隔离度的自动化测试,并在船舶生摇的条件下进行船摇隔离度的测试分析;对比传统方法测试结果表明,该方法能有效滤除测量数据中的随机误差,较大程度地降低了扰动跳变的抖动量,提高了伺服系统船摇隔离度的测试精度。     

基于RSSI差分校正的最小二乘-拟牛顿定位算法

针对无线传感器网络(WSN)中存在定位精度不足的问题,提出了一种基于RSSI差分校正的最小二乘-拟牛顿定位算法。在RSSI测距方面,首先通过信标节点的自校正定位求得误差校正系数,将该误差校正系数运用到求未知节点到信标节点的距离当中。在定位计算方面,该算法运用最小二乘法估计简单和拟牛顿法收敛速度快的特点,将最小二乘法计算出来的初值,用拟牛顿法对未知节点坐标进行迭代求精。通过仿真实验表明,本文提出的定位算法定位精度高,与传统的最小二乘法相比提高了近36%的精度。     

基于遗传算法的B样条曲线和Bézier曲线的最小二乘拟合

考虑用B样条曲线拟合平面有序数据使得最小二乘拟合误差最小.一般有两种考虑,一种是保持B样条基函数的节点不变,选择参数使得拟合较优.参数的选择方法包括均匀取值、累加弦长法、centripetal model、Gauss-Newton迭代法等.另一种则是先确定好参数值(一般用累加弦长法),然后再用某一算法计算出节点,使得拟合较优.同时把两者统一考虑,用遗传算法同时求出参数、节点使得拟合在最小二乘误差意义下最优.与Gauss-Newton迭代法、Piegl算法相比,本方法具有较好的鲁棒性(拟合曲线与初始值无关)、较高的精度及控制顶点少等优点.实验结果说明采用遗传算法得到的曲线逼近效果更好.用遗传算法对Bézier曲线拟合平面有序数据也进行了研究.     

基于核的偏最小二乘特征提取的最小二乘支持向量机回归方法

提出了用核的偏最小二乘进行特征提取．首先把初始输入映射到高维特征空间，然后在高维特征空间中计算得分向量，降低样本的维数，再用最小二乘支持向量机进行回归．通过实验表明，这种方法得到的效果优于没有特征提取的回归．同时与PLS提取特征相比，KPLS分析效果更好．     

基于偏最小二乘分析的双模粒子滤波目标跟踪

针对在复杂背景下,基于主成分分析(PCA)的目标跟踪方法准确率较低的问题,使用偏最小二乘分析,提出一种双模粒子滤波的跟踪算法.首先采用偏最小二乘分析对目标区域建模,作为观测模型;然后利用仿射变换描述目标的形变过程,分别在李群及其切向量空间上建立双模的动态模型;最后结合特征空间更新策略,使用粒子滤波实现目标跟踪.实验表明,所提出的算法能够有效滤除背景噪声,跟踪结果稳定且准确.     

基于最小二乘拟合的 PCB 板焊点定位*

在PCB板的生产过程中,为了满足实时性检测和快速准确定位的要求,根据 PCB板的颜色特征和焊点的形状特征,论文提出一种基于最小二乘法拟合圆的快速定位方法。首先对图像进行校正;然后利用背景和焊点区域颜色的明显差异,选择其单通道显示并进行形态学操作,从而突出显示焊点区域;最后针对焊点轮廓为圆形这一关键特征,采用最小二乘法对其进行拟合,从而确定圆心和半径。实验测量结果表明了文中算法的的有效性。     

Least Squares Fitting of Circles

Fitting standard shapes or curves to incomplete data (which represent only a small part of the curve) is a notoriously difficult problem. Even if the curve is quite simple, such as an ellipse or a circle, it is hard to reconstruct it from noisy data sampled along a short arc. Here we study the least squares fit (LSF) of circular arcs to incomplete scattered data. We analyze theoretical aspects of the problem and reveal the cause of unstable behavior of conventional algorithms. We also find a remedy that allows us to build another algorithm that accurately fits circles to data sampled along arbitrarily short arcs.Nikolai Chernov PhD in mathematics from Moscow University in 1984, scientist in Joint Institute for Nuclear Research (Dubna, Russia) 1983–1991, professor of mathematics in UCLA 1991–92, Georgia Tech 1992–93, Princeton University 1993–94, University of Alabama at Birmingham since 1994.Claire Lesort MS in mathematics from University of Limoges in 1994, MS in mathematics from University of Alabama at Birmingham 2000, PhD in Statistics from University of Alabama at Birmingham 2004. Statistician at BellSouth Telecommunication Inc. since 2003.     

基于最小二乘曲面拟合的流量计量温度补偿算法

针对时差法超声波式热量表流量计量结果受流体温度影响而存在的非线性误差问题,提出了基于最小二乘曲面拟合的温度补偿算法,通过建立温度和流量之间的非线性映射模型实现温度补偿。在实现温度补偿后,针对超声波式热量表自身计量特性的差异,进一步提出多温度点误差二次修正算法,根据相邻温度点的流量计量误差和可变权值计算当前的流量计量误差,对误差进行二次修正,实现流量计量的全局优化。实验表明,流量计量误差在±2.0%以内,具有较高的工程应用价值。     

基于Matlab的高斯曲线拟合求解

曲线拟合技术在图像处理、逆向工程以及测试数据处理等领域应用广泛,而高斯函数在自然科学、社会科学、数学以及工程学等多领域应用极广,因此实现高斯函数的快速、准确拟合具有重要意义.论文介绍了曲线拟合的基本概念和高斯曲线拟合的基本原理,并在Matlab R2012a环境下进行仿真,通过仿真结果可以发现,用Matlab可以快速、准确地进行高斯曲线拟合.     

基于Hough变换与最小二乘拟合的香烟小包拉线错牙检测方法

针对小盒香烟包装生产过程中经常出现外包装透明薄膜上没有拉线或拉线错牙等现象,提出一种基于图像处理技术的检测方法。首先,对烟包拉线图像进行边缘检测,获得拉线的轮廓;其次,利用Hough变换检测小盒拉线的上下边缘;当Hough变换无法完全找到拉线的上下边界时,采用最小二乘算法对左右两侧拉线弧进行圆拟合,最后根据计算出的拉线宽度或两圆心的垂直距离判断拉线是否错牙并计算出拉线错牙偏移量。实验结果表明所提方法能有效地检测出烟包拉线的错牙程度,且具有较好的鲁棒性和有效性。     

基于最小二乘曲线拟合的信号调理电路误差补偿方法

在自动测试系统中,常常需要信号调理模块对输出或者输入信号进行调理,而由于信号调理电路的非线性及零漂常常会大大影响系统精度,对信号调理部分的误差进行分析并进行软件补偿是很有必要的;提出了一种基于最小二乘曲线拟合方法的信号调理电路误差补偿方法,应用该方法可以得到信号调理电路的误差曲线,进行补偿后可以大大降低信号调理电路的误差,提高系统精度。     

用带约束的最小二乘法拟合平面圆曲线

研究各种拟合圆的方法,提出了一个圆的代数距离表示法的系数约束条件,在此约束条件下讨论圆的几何特征参数的估计问题,并给出了特征参数在约束条件下的最小二乘估计．实例验证表明,文中算法比一般最小二乘法具有更高的拟合精度．     

一种基于最小二乘法的船舶碰撞计算方法

针对海上船舶碰撞时的航行路径特征,提出一种基于最小二乘法的船舶碰撞点计算方法,根据船舶碰撞前的历史全球定位系统航行数据,利用墨卡托投影变换,在墨卡托直角坐标系中拟合出船舶航行路径函数,结合船舶航速、危险距离阈值,判断两船的航行拟合函数的交点是否为可能碰撞点。仿真实验分析比较和实际应用结果表明,该方法的计算误差小于传统方法。     

高次曲线最佳节点分段拟合法

高次曲线最佳节点分段拟合法,是指拟合曲线段数为两段,而分段点(即节点)和方程次数可随精度要求进行自适应选择的方法。本文介绍了根据最小二乘原理,用分段高次多项式曲线进行数据拟合时求最佳分段点和最佳系数的思想、数学模型和具体实现步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。     

激光点云中输电线拟合与杆塔定位方法研究

通过竖直直方投影和均匀网格离散将激光雷达扫描得到的输电线路三维点云降维成二维灰度图像,提取其中直方响应最大的地方作为杆塔的水平位置,分离杆塔,输电线在走向上以杆塔为界分段;再沿其悬垂面的法线方向对各段输电线作正投影,对投影的散点进行迭代的鲁棒二次曲线拟合,实现在竖直方向上的各层输电线的分离。杆塔的提取和输电线的拟合是实现电力系统净空排查分析、输电线点云实体化和场景漫游的重要环节。