基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法

以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象，基于最小二乘原理，提出了一种加权融合算法，推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息，提出了一种方差估计学习算法，实现对各传感器测量方差的估计，从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单，能快速、准确的估计出待测物理量的状态信息。     

基于数字处理的频差电阻抗成像系统设计

电阻抗成像(EIT)作为一种功能医学影像技术,可以反映组织功能的变化.在已有研究的基础上,开发一种体积小、功耗低、高速、频带宽、具有扫频和混频2种激励方式的电阻抗成像系统,应用于人体胸腹部疾病的早期筛查.该系统采用8×8电极阵列,用高性能FPGA为核心,使得激励源控制、数字频率合成、信号预处理、高速相敏检波、快速傅里叶变换解调测量信号等功能集成在单一的芯片中,减小了系统的复杂性,提高了可靠性和可移植性.在图像重构中,使用可靠性较高的正则化算法抑制电阻抗成像逆问题解的振荡,从而重建过程趋于稳定,提高了目标空间分辨率和成像深度.     

一种机器视觉加权最小二乘解法

为了进一步提高机器视觉的重建精度,本文首次从参数方程的角度来重新审视机器视觉系统以及在此方程上提出了加权的最小二乘方法。机器视觉系统中,重建精度将随相机布局的不同而不同,即随相机与特征点的距离以及旋转矩阵的不同而变化。原有解算方法,并不区分这些不同,利用最小二乘法求取拟合误差最小点。针对这一不足,本文首先改变了机器视觉系统的基础,利用参数方程来描述系统模型,在此基础上,推导了加权的最小二乘方法,给有大误差布局的相机较小的加权,从而进一步提高精度。这种算法的关键是对权重的估计。文章最后的仿真和实验验证了本文算法的有效性。     

一种单源电流激励方法的电阻抗成像仿真及实验

为电阻抗断层成像技术的实际应用选择一种较优的电流激励方法,本文研究了一种单电流源两电极对向激励方法。通过计算机仿真、物理模型实验和初步的动物实验,结合电阻抗成像的反投影算法,与传统的邻近电流激励的电阻抗成像进行比较研究,并分析图像质量、定位误差以及重构误差。结果表明,与邻近激励相比,基于对向激励方法的电阻抗成像的抗噪性能较好。因此在临床较强噪声环境下,对向激励方法更适合于电阻抗成像的实际应用。     

一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法

研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准.首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并得到匹配结果,并利用匹配结果求解模型参数,最后通过重采样和双线性插值完成两幅遥感图像的配准.实验结果表明,此算法在运算速度和匹配精度方面均比SIFT算法和SWT+SIFT算法优越.     

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。     

基于最小二乘支持向量机的图像配准研究

本文提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像配准方法.在已知控制点匹配对的前提下,利用LS-SVM的回归特性估计变换模型,然后根据该模型进行重采样和变换,实现图像的配准.该方法的特点在于:在结构风险最小化(SRM)的原则下,最小化模型泛化误差的上界,而不是最小化控制点处的均方误差.实验结果表明了该方法去除图像几何形变的有效性,并且该方法可以自适应地校正由于控制点的定位精度不高而引起的误差,比传统表面样条方法的效果更好.     

一种基于最小均方差的散斑图像配准算法的研究

一种基于最小均方差理论的散斑图像亚像素配准算法,是按线性估计理论推导目标函数的解析解,利用刚体位移模型和散斑图像仿真模型生成5组40帧长斑图像序列,分别在无噪声干扰和加性高斯噪声干扰下对算法进行实验验证。实验结果表明,在无噪声干扰下,图像序列的位移轨迹具有较好的线性度,且系统误差和随机误差较小。在不同噪声水平干扰下,当信噪比为10dB时,该算法失效;而当信噪比不低于20dB时,噪声对配准结果的影响随着信噪比的增加将逐渐减弱。     

基于阻尼最小二乘算法的计算机辅助装调方法

对于具有中心遮拦的光学系统装调,需要将获得的波前进行拟合求取低阶像差。但是Zernike圆多项式在环域上已不具有正交性,不能正确的计算低阶像差。而Zernike环多项式在环域上具有正交性,可以解决这个问题。基于阻尼最小二乘法的算法原理,运用MatLab实现了计算机辅助装调。文中对卡塞格林光学系统进行了模拟实验,验证了使用Zernike环多项式进行拟合的辅助装调程序的正确性。同时,对于辅助装调程序的应用范围也做出了分析。     

一种基于最小二乘的不完整椭圆拟合算法

研究了一种基于最小二乘的不完整椭圆拟合算法。基于几何距离的拟合算法可达到较高的拟合精度，但迭代过程敏感于初始条件；由于不完整的椭圆样本点及噪声的存在，简单线性拟合方法可能使拟合结果退化为开放的双曲线，引起拟合失败，基于椭圆约束的代数距离拟合方法可保证拟合结果一定是椭圆，从而为迭代提供适当的初值；利用多个待估计椭圆参数之间的相互约束，即使非常短的椭圆弧也可得到稳定的拟合结果。仿真结果与实际图像应用验证了算法的有效性。     

基于虚拟仪器的电阻抗成像技术

设计了一个基于虚拟仪器的电阻抗成像系统,从硬件和软件的角度首次把虚拟仪器引入到电阻抗成像领域。硬件方面使用NI的DAQ简化了整个系统的硬件结构,提高了系统的稳定性。软件方面结合LABVIEW和MATLAB的各自优点设计了电阻抗成像软件,并验证了一些算法。使用NI的虚拟仪器,使得本系统有着较强的扩展性,为提升电阻抗成像系统的性能打下基础。     

基于加权奇异值分解截断共轭梯度的电容层析图像重建

针对电容层析成像技术(ECT)中的"软场"效应和病态问题,提出了一种基于加权奇异值分解(SVD)截断共轭梯度的电容层析(ECT)图像重建算法。阐述了电容层析成像工作原理,提出了12电极ECT系统的测量方法。在分析灵敏度矩阵的奇异值分解理论的基础上,推导出了加权SVD截断共轭梯度的数学模型,并利用Tikhonov方法进行正则化加权处理。最后,分析了算法的收敛性,并将其应用于电容层析成像系统的图像重建中。实验结果表明,对于层流,截断共轭梯度算法的平均误差能达到27.54%,全部流型平均迭代步数达到13步,与LBP、Landweber和CG算法比较,该算法具有成像效果好,成像速度快,易于实现等特点。     

变电压CT重建的灰度加权算法

常规固定电压的CT重建,因成像系统动态范围受限,投影数据易出现过曝光和欠曝光共存现象,造成信息缺失多,成像质量差,为此提出变电压CT重建。通过变电压获得跟工件有效厚度相匹配的有效投影序列,在ART迭代图像的基础上,调整全变差使其最小化,从而优化重建。在重建过程中,依据灰度加权,把低电压的重建图像作为初值,应用在相邻高电压有效投影重建中,得到相邻高电压的重建图像,依次类推直至最高电压。至此,工件的全部结构信息重建完毕。仿真结果表明,灰度加权算法不仅实现了变电压图像信息的完整重建,而且像素值更加稳定。     

基于预优化变换的电容层析成像图像重建算法

本文提出了一种新型快速电容层析成像的图像重建算法。该方法首先将图像重建的病态问题转化为泛函极小化问题，然后采用Fletcher-Reeves算法（FR）有效地求解该泛函，并在求解的过程中引入物理意义上的约束使获得的解更符合实际情况。数值实验表明该算法的图像重建效果优于线性反投影法、Tikhonov正则法和Landweber迭代法，而且该算法具有较强的抗噪声能力。     

基于遗传算法的组合ERT图像重建算法研究

针对目前电阻层析成像图像重建算法存在成像精度较低的问题,以及为了满足应用于多相流领域的精度要求,提出一种基于遗传算法的组合算法,将线性反投影算法、修正的牛顿-拉夫逊类算法与区间剖分引入遗传算法种群初始化操作中,同时为了改善单纯遗传算法局部搜索能力差与未成熟收敛的问题,将粒子群算法引入遗传算法变异操作中。实验结果表明组合算法效果明显优于线性反投影算法,修正的牛顿-拉夫逊类算法,有效克服了遗传算法早熟收敛现象,提高了成像精度。     

基于NURBS最小二乘逼近的微段平滑加工算法

在微段加工方式下,通常需要借助CAM(Computer Aided Manufacturing,计算机辅助)软件的后置处理将连续的加工路径离散化为大量微小直线段,并生成数控程序,数控系统则根据由微小直线段组成的加工路径进行插补和加工。但是,该方式具有加工程序量过大和需要频繁加减速来满足加工精度要求的两大不足。因此,为了实现微小直线段的高速平滑加工,提出了带权因子和一阶导数约束的NURBS曲线最小二乘逼近算法并加以了初步验证。算法的实质是将由微小直线段组成的加工路径拟合成一条连续的NURBS曲线,作为新的加工路径,然后利用NURBS实时插补对新的加工路径进行插补,实现微小直线段的高速平滑加工。经初步验证,算法有助于改善微段加工方式的加工质量和效率。     

Damped least square based genetic algorithm with Ggaussian distribution of damping factor for singularity-robust inverse kinematics

Robot inverse kinematics based on Jacobian inversion encounters critical issues of kinematic singularities. In this paper, several techniques based on damped least squares are proposed to lead robot pass through kinematic singularities without excessive joint velocities. Unlike other work in which the same damping factor is used for all singular vectors, this paper proposes a different damping coefficient for each singular vector based on corresponding singular value of the Jacobian. Moreover, a continuous distribution of damping factor following Gaussian function guarantees the continuous in joint velocities. A genetic algorithm is utilized to search for the best maximum damping factor and singular region, which used to require ad hoc searching in other works. As a result, end effector tracking error, which is inherited from damped least squares by introducing damping factors, is minimized. The effectiveness of our approach is compared with other methods in both non-redundant robot and redundant robot.     

基于改进Landweber算法的两相流检测的研究

电容层析成像(ECT)具有非侵入式,响应速度快,安全等优点,是用于两相流检测非常有发展潜力的技术之一.该文在介绍了电容层析成像基本原理之后,探讨了ECT应用改进的Landweber算法的可行性,该算法收敛速度较快,且成像精度高.仿真实验表明,改进的Landweber算法同Landweber算法相比较,只需要很少的迭代次...     

基于粒子群优化算法的 AR模型参数估计

利用粒子群优化算法对模型AR（ P）参数进行优化,提高了模型的预测精度。采用AIC准则判断出模型的最佳阶数。该估算方法优于传统的基于最小二乘估计和基于灰色理论估计,为此类模型的参数估计提供了一种新思路。