电容式降雨传感器及其特性曲线拟合方法

针对将电容式传感器应用于降雨测量时,特性曲线的非线性误差较大问题,分别采用最小二乘曲线拟合法和径向基函数(RBF)神经网络对其输出特性曲线进行拟合.结果表明:RBF神经网络模型具有更强的非线性映射能力,其拟合精度明显高于最小二乘多项式模型.     

实验数据的最小二乘拟合算法与分析

曲线拟合的优度,以及正交多项式最佳阶数的选择是程序研制过程中一个很关键的问题,用正交多项式最小二乘法进行曲线拟合是一种处理实验数据的重要手段。通过严格的数学推导,选择正交多项式,采用最小二乘逼近作为拟合实验数据的方法,利用F检验。确定实验数据拟合优度及最佳阶数,用编制的程序来拟合实验数据。得到了较好的结果。     

三角函数曲线数据拟合最佳次数的确定

在实际问题中测得的实验数据有时需寻求简单函数逼近来分析,曲线拟合的最小二乘法在解决这类问题的数据处理和误差分析中应用非常广泛。为了便于说明这种方法的应用,根据最小二乘法原理,采用曲线拟合方法,运用Matlab仿真工具对三角函数实际特性曲线进行拟合,在分别采用3、5、7、9次多项式进行拟合实验的基础上,分析拟合实验效果,通过比较得出正弦函数特性曲线采用5次多项式拟合效果最佳,避免了人工处理数据的随意性,减小了误差。     

基于最小二乘曲线拟合法的点云滤波算法研究

作为机载激光雷达数据处理的关键环节,激光雷达点云滤波一直是数据应用的重要前提和研究热点.本文充分考虑激光雷达通过线扫描获取数据的特点,并结合最小二乘曲线拟合法得到的拟合值具有跟随地形变化的特点,提出了一种最小二乘曲线拟合法用于点云滤波的算法.试验结果表明,该算法能获得准确的地形点,对地物复杂的城区及斜坡地区都有良好的滤...     

Matlab中曲线拟合的方法

本文从最小二乘法出发,介绍了在Matlab中对数据进行曲线拟合的方法：命令行和图形用户界面方式,尤其是给出了大量数据的拟合方法,通过实例,给使用者以参考。     

离散数据拟合模型的研究与实现

最小二乘支持向量机引入到离散数据拟合中,代替传统的最小二乘法解决离散数据拟合问题。推导了用于函数估计的最小二乘支持向量机算法,构建了基于最小二乘支持向量机的离散数据拟合模型,并对电机数据拟合进行了研究。结果表明,最小二乘支持向量机拟合离散数据比最小二乘法精度更高、拟合效果更好。     

Matlab曲线拟合及其在试验数据处理中的应用

文章介绍了最小二乘方法和神经网络方法曲线拟合的原理方法,并列出了最小二乘的多项式拟合和既定函数样式拟合以及BP神经网络拟合的Matlab实现过程,利用数学模型和一组试验数据对三种方法的性能进行验证,最后归纳总结了几种方法的性能特点和适用范围。     

Matlab在化工数据及模型参数拟合中的应用

在化工研究中,经常需要将实验数据拟合为数学模型,以定量描述过程或现象自变量与因变量之间的关系,模型参数的求取,一般采用最小二乘法。本文介绍了Matlab语言中利用最小二乘法以求取模型参数的几种功能函数及使用方法,通过举例对单变量曲线拟合、多变量曲线拟合及微分形式拟合进行了介绍,说明Matlab语言可拟合大部分实验数据,达到节约数据处理的时间,提高模型参数精度的目的。     

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Bezier曲线拟合平面有序数据也进行了研究.     

基于图像曲线和最小二乘法进行函数拟合的研究

对超导磁体系统中CICC导体进行数字模拟时,发现某些有用的图像曲线,可利用最小二乘法原理,对图像内容进行选择、修改、锐化处理,二值化后获得图像中曲线的函数表达式,即CICC稳定性与氦流量之间的量化关系.同时对拟合的函数曲线和原曲线比较,发现二者基本吻合,因此用最小二乘法来研究图像中曲线拟合构成的函数,是非常有用的方法.     

一种数据流趋势分析方法的研究与应用

有效趋势的提取可为监控对象提供早期预警、状态评估和决策支持。传统的曲线趋势分析算法有滑动窗口（SW）算法、外推式在线数据分割（OSD）算法,二者均采用常规最小二乘法进行曲线拟合。与常规最小二乘法相比,总体最小二乘法具有更高的直线拟合精度。此外,针对SW算法的滑动窗口最大长度没有限制,当检测点阈值比较大时,窗口的长度可能很长;而0SD算法限定了最小滑动窗口长度,使得在最小滑动窗口内的突变点无法检测。针对SW算法和OSD算法的缺陷,提出了一种新的数据流趋势分析方法,该方法采用总体最小二乘法对数据流进行分段拟合,提高了趋势分析精度;还提出了可变滑动窗口算法解决SW算法和OSD算法的固定窗口问题,以实现对数据流的合理分割。实验结果表明,有效性较为明显。     

基于最小二乘的正交距离拟合方法研究

对点云进行拟合以获得信息模型是许多工程应用领域的一个核心问题,其目的是根据设计模型和规范的要求,高精度地对三维部件、工件进行检查、检核。在最小二乘原理的基础上,阐述了一种新的拟合方法--几何正交距离拟合,运用这种方法的算法处理标准几何体测量数据,并与一般代数拟合方法处理结果进行比较,分析了同一几何体运用不同方法对拟合结果的影响。得出在测量点误差较大的情况下和进行曲线曲面拟合时,几何正交距离拟合方法优于一般代数拟合方法。     

字母连写笔画跟踪方法

针对目前笔画跟踪算法不能直接跟踪分析拉丁文字母连写笔画的问题,以英文二连字母笔画为例,提出基于关键点进行笔段分割与最小二乘法拟合的字母连写笔画跟踪方法。在图域、时域获取模板笔画各类笔迹关键点向量,依据关键点提取笔段,利用最小二乘法将笔段转换成拟合曲线的系数向量模板;将实写笔画的各类关键点与系数向量重构的拟合曲线进行贴近度分析从而实现笔迹跟踪。范类拟合曲线选择二次曲线、正弦曲线及直线。实验与分析结果表明,该方法对字母连写笔画跟踪效果具有较强客观性、鲁棒性,其原理同样适用于多于二字母的连写笔画跟踪,也可推广到其他拉丁文文种。     

基于有理函数的数据拟合方法

把有理函数引入离散数据拟合方法中,将有理函数与数据拟合的常用方法——最小二乘法相结合,给出了一种新型的数据拟合工具。文章详细讨论了该方法的算法理论和实施步骤,由于有理函数比多项式有更高的精度,该方法在提高拟合精度方面具有传统方法所不具备的优点。     

基于小波函数的数据拟合方法

本把小波函数引入离散数据拟合领域，将小波函数与数据拟合的常用方法－最小二乘法相结合，给出了一种新型的数据拟合工具，中详细讨论了该方法的处理论和实施步骤，由于小波函数具有良好的局部性质，该方法在提高似合精度方面具有传统方法不可替代的优点。     

Sharp feature preserving MLS surface reconstruction based on local feature line approximations

Sharp features in manufactured and designed objects require particular attention when reconstructing surfaces from unorganized scan point sets using moving least squares (MLS) fitting. It is an inherent property of MLS fitting that sharp features are smoothed out. Instead of searching for appropriate new fitting functions our approach computes a modified local point neighborhood so that a standard MLS fitting can be applied enhanced by sharp features reconstruction.We present a two-stage algorithm. In a pre-processing step sharp feature points are marked first. This algorithm is robust to noise since it is based on Gauss map clustering. In the main phase, the selected feature points are used to locally approximate the feature curve and to segment and enhance the local point neighborhood. The MLS projection thus leads to a piecewise smooth surface preserving all sharp features. The method is simple to implement and able to preserve line-type features as well as corner-type features during reconstruction.     

基于小波分析的直线拟合及应用

直线是图像分析中非常重要的描述符号。对工业控制中的现象进行图像处理时通常用到最小二乘法对直线拟合。对于估计精度要求较高的情形,传统最小二乘法往往不能满足要求。基于此,本文将离散小波变换和传统最小二乘法相结合,建立了一种基于小波测量预处理的最小二乘估计的新型解法,获得了比传统最小二乘法好得多的估计结果,实验证明了该方法的有效性及高精度性。     

基于图像修复的网线绕距测量方法研究

针对网线绕距测量,提出了一种基于图像处理和正交最小二乘曲线拟合的方法。运用彩色空间模型分别提取两条不同颜色的双绞线并将其灰度化。运用阈值分割的方法将图像二值化,运用图像形态学处理填充双绞线内部的孔洞简单修复图像。通过正交最小二乘曲线拟合的方法,拟合出双绞线的中心线,得到两条双绞线的交点并且最终求得网线绕距。实验表明,提出的方法能简单有效地计算出网线绕距。