基于平面点集最佳拟合椭圆方法的优化

本文优化了关于如何基于平面点集实现最佳椭圆拟合的计算方法。研究了基于平面点集实现最佳椭圆拟合的数学原理,使用了两种方法进行最佳椭圆拟合,对原有的拟合方法进行了优化。编写了相关程序进行了测试,比较了用两种方法所编写的程序的计算效率的高低。     

基于圆拟合的激光光斑中心检测算法

激光光斑中心检测是光学测量中常用的关键技术，检测算法的精度和速度直接影响了测量的精度及速度，传统的检测算法如重心法，Hough变换法等在检测精度或速度上存在不足，基于圆拟合的激光光斑中心检测算法是根据最小二乘原理用圆来逼近激光光斑轮廓，该算法除了可以检测光斑中心外，还可以检测光斑半径，达到亚像素级的定位精度，具有很快的计算速度，可适用于实时的光学测量。     

基于最小二乘法椭圆的拟合点的选择研究

最小二乘法广泛应用于曲线拟合。最小二乘椭圆拟合算法,由于拟合选择点有可能包含误差点,所以会对椭圆拟合的最后结果产生偏差。针对这种情况,采用设定选择点的限制条件,防止选择两点之间距离过近,一个点可能为误差点,从而对拟合结果产生较大改变,拟合过程及结果就不具有意义,浪费了计算时间与效率。先在设定的限制条件下选取6个点拟合椭圆,然后计算与此椭圆匹配的所有样本点个数。重复此过程一定次数,匹配样本点多的椭圆即为最优椭圆,构造了一种快速准确剔除误差较大样本点的改进椭圆拟合算法,并在实际图像应用中验证了算法能够有效地执行拟合计算,提高了拟合执行效率,拟合出具有高精度的椭圆,并且算法的速度能够满足实时性的要求。     

激光光斑的高斯拟合

给出了激光光斑的高斯拟合及其改进算法,实验表明,拟合曲线与原始实验数据达到很好的逼近,而且还可以估计出饱和区的实际光强。     

基于最小二乘拟合的机动目标运动补偿算法

在高频雷达探测中,目标机动通常会造成多普勒谱的展宽,严重影响了目标的探测与跟踪.针对该现象,文中推导了机动目标瞬时径向速度表达式,发现机动目标回波相位可以用时间的多项式描述,进而提出了基于最小二乘拟合的运动补偿算法.仿真处理和实验数据均验证了理论分析的结果,又表明在变速、转弯等机动情况下,该运动补偿算法都能有效地改善目标谱质量,提高雷达目标探测与跟踪性能.     

基于椭球拟合的MIMU系统自标定方法

针对微惯性测量单元(MIMU)测量精度的提高,提出一种自适应的MIMU系统自标定方法。通过MIMU系统陀螺仪和加速度计误差模型分析,将陀螺仪和加速度计的误差模型转化为一个线性回归方程,使用椭球拟合的最小二乘方法对MIMU系统进行拟合,最后运用多次拟合模式进行总体标定。采用实验室三轴转台进行实验验证,得到标定的姿态测量系统的精度提高了3个数量级,证实了此标定方案的可行性。     

多线光谱的参数分组约束最小二乘拟合

本文在非线性最小二乘拟合中提出了参数分组约束优化方法,并以水汽的双线光声光谱分析为例显示了该方法的高效可靠性。     

基于改进多项式拟合的红外焦平面非均匀校正方法

两点法是基于定标数据的线性校正方法,其动态范围窄且校正精度差,在应用中难 以完全克服探测器响应的非线性和随时间及环境变化带来的漂移的影响。在分析两点校正法的基础上,提出 了一种多项式拟合与单点校正相结合的改进算法以消除探测器的非均匀性,解决了探测器系数随环境变化产生 漂移的问题。     

最小二乘原理多项式拟合激光陀螺数学模型的方法研究

在分析激光陀螺的数学模型和最小二乘法原理的基础上，针对某型低精度激光陀螺实际输入—输出特性曲线的数据，应用最小二乘原理的多项式拟合方法对数据分析处理，推导出了适用于非线性工作范围误差补偿且符合实际陀螺特性的数学模型。本方法适用于工作区线性化较差、工作精度低的激光陀螺的精度补偿。     

基于最小二乘直线拟合的小目标检测

根据图像序列中小目标自身特点,以及小目标在场景中运动轨迹特点,提出一种弱小目标检测的方法.采用多帧图像积累的方法得到小目标在较短时间内的运动轨迹,由改进后的最小二乘直线拟合法对运动轨迹进行拟合.再运用拟合直线判断目标点,最终检测出小目标.理论分析和实验结果都表明,该方法能有效检测出复杂背景下运动的小目标.     

基于数据拟合的航迹关联方法

航迹关联对航迹融合结果具有决定性影响。为了解决组网雷达存在系统误差情况下的航迹关联问题,以不同雷达的量测位置偏差建立粗关联门限进行航迹粗关联。对仍存在歧义的航迹,运用最小二乘法进行数据拟合,得到量测序列的对应系数,建立局部关联门限,仿真结果显示了该算法的有效性。     

基于最小二乘法的天线变形反射面的拟合

面天线变形反射面表达式的确立是计算其电性能的重要基础 ,提出的拟合方法就是用来精确确定变形反射面的数学方程的。其基本原理是通过分析天线结构 ,根据反射面节点位移 ,最小化整个曲面上采样型值点的轴向误差的均方根 ,从而求出用来确定变形抛物面几何位置的 6个参数 ,同时也就得到了基于最小二乘法的变形反射面方程。该拟合方法简单实用 ,易于程序实现 ,能够对天线机械结构设计人员提供了理论指导与帮助。     

曲线拟合法的Matlab实现

介绍最小二秉曲线拟合法的基本原理，对最小二秉曲线拟合法的Matlab实现方法进行研究，其实现方法非常方便、简单；井给出曲线拟合Matlab实现的源程序。给出一个仿真测试实例，仿真结果表明该方法是可行的、有效的。     

一种基于高斯拟合法的激光光束中心提取方法

在激光辅助的视觉测量系统中,高斯拟合法的拟合数据选取影响激光光束中心提取精度。针对不均匀光照下激光图像难以确定高斯拟合数据数量的问题,文中提出一种基于随机抽样一致性算法的自适应高斯拟合方法。根据激光图像背景区域灰度分布的变化特性,采用随机抽样一致性算法估计背景区域灰度分布模型;将该模型的局外点作为拟合数据,从而利用高斯拟合法获得激光光束中心点的亚像素坐标。实验结果表明,该方法选取激光图像的高斯拟合数据平均拟合系数达到0.934,与固定拟合数据长度的高斯拟合法相比,提高了激光中心提取精度。     

基于有约束最小二乘法的IQA算法曲线拟合

为了实现准确评估图像质量评价算法的目标,采纳VQEG报告中提到的性能指标,完成了将算法数据的曲线拟合过程转换为有约束最小二乘法形式的数学模型,然后编写Matlab程序求解。以PSNR、SSIM和MSSIM三种图像质量评价算法为例的评估结果表明,此法结果准确,求解效率高。     

基于LabVIEW晶体生长检测系统的圆弧拟合技术

在基于LabVIEW晶体生长检测系统中,基于最小二乘法曲线拟合原理和单晶硅生长特性,运用图形化编程语言对采集的单晶硅生长信息图进行图像处理,对部分＂释热光环＂进行圆弧拟合,由拟合出的圆进行晶体生长直径检测。实验表明,该设计能够很好地完成圆弧拟合,实现对单晶硅的生长直径检测,符合系统检测要求。     

采用多项式拟合进行谱峰定位的误差分析

采用光电探测阵列获取光谱信号时,由于光电探测阵列的离散性导致了无法准确地确定光谱峰值位置.对采用多项式拟合高斯光谱峰值定位误差进行了理论分析,提出了对光谱采样信号利用最小二乘法五次多项式拟合,并计算拟合函数前三次项一阶导数零交叉点的峰值定位.通过计算机模拟表明该方法对高斯光谱线峰值具有较高的亚像元定位精度.     

基于联合概率密度最大的多站定位新方法

针对多个测向站的目标定位问题，提出了一种基于联合概率密度最大的定位新方法，详细推导了定位点的求解公式，可方便地得到定位点的位置。仿真结果表明，该方法运算量小，定位精度高，具有较高的工程实用价值。