一种基于最小二乘法的摄像机非线性校正方法

摄像机线性化技术是机器视觉研究中的关键技术之一。本文针对高速彩色摄像机的非线性特性导致的图像畸变问题,分析其产生原因并给出了基于线性化校正的具体实现方法。在Visflal C＋＋6．0环境下实现了此算法,并应用异性纤维清除系统当中。试验结果表明,该方法能够提高系统性能并有效检测皮棉中的异性纤维。     

一种基于LS-SVM构造FLANN的热电偶非线性校正方法*

提出一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）构造函数链接型神经网络（FLANN）的方法,并根据正反馈原理将该FLANN应用於热电偶传感器非线性校正.讨论LS-SVM构造FLANN的基本原理和具体算法,给出了非线性补偿器的数学模型.与常规BP迭代算法构造的FLANN比较,该方法构造的FLANN补偿器具有如下优点：①利用LS-SVM将迭代逼近问题转化为直接求解多元线性方程,因此具有更快的速度;②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了所构造FLANN补偿器的唯一性,提高了补偿精度.最后以Pt-Rh30-Pt-Rh6热电偶（B型）为例进行非线性校正实验,结果验证了上述结论.     

基于DSP技术的传感器非线性校正

针对系统内含有DSP(数字信号处理)芯片的检测系统，提出了运用DSP芯片对传感器进行非线性校正的方法。与传统校正方法进行比较可以表明，此方法简化了设计，提高了通用性和灵活性。并且通过最小二乘法在DSP芯片上实现非线性校正的实例说明其可行性。     

一种基于反函数的传感器标定方法

提出了一种基于反函数的传感器标定方法,该方法克服了目前在用的诸如硬件补偿法、分段直线法、镜像函数法、人工神经网络法等存在的弊端.给出了在应用该方法标定传感器时,拟合标定曲线的最小二乘法公式和计算标定曲线的系数时调用计算机数据处理模块的格式,同时给出了反映标定结果的示值绝对误差、相对误差、引用误差和非线性误差的计算公式.以某霍尔式位移传感器为例对该方法的具体应用进行了详细的论述,将其非线性误差从标定前的6.79%降低到了0.005%.     

基于神经网络的传感器非线性误差校正

介绍了用神经网络校正传感器系统非线性误差的原理和方法,提出了一种基于RBF神经网络的传感器非线性校正模型及其算法,并与采用BP神经网络校正非线性误差进行了比较,并给出一个仿真实验,实验结果表明:采用RBF神经网络的传感器非线性校正精度和网络训练速度均大大优于BP神经网络,能满足实用要求.     

一种基于LS-SVM构造FLANN的热电偶非线性校正方法*

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)构造函数链接型神经网络(FLANN)的方法,并根据正反馈原理将该FLANN应用於热电偶传感器非线性校正.讨论LS-SVM构造FLANN的基本原理和具体算法,给出了非线性补偿器的数学模型.与常规BP迭代算法构造的FLANN比较,该方法构造的FLANN补偿器具有如下优点:①利用LS-SVM将迭代逼近问题转化为直接求解多元线性方程,因此具有更快的速度;②整个训练过程中有且仅有一个全局极值点,确定了所构造FLANN补偿器的唯一性,提高了补偿精度.最后以Pt-Rh30-Pt-Rh6热电偶(B型)为例进行非线性校正实验,结果验证了上述结论.     

基于函数变换原理的铂电阻传感器非线性校正方法

:提出了一种基于函数变换原理的铂电阻传感器非线性校正方法.在函数变换原理的基础上导出了线性化条件的解析式,并给出了三种铂电阻温度计非线性校正电路,这三个电路具有相同的数学表达形式,为此对其中一个电路做了验证性实验.实验证明:在-200℃～ 650℃范围内,测温误差小于±1℃.这种方法也可用于其它传感器非线性输出的校正.     

基于RBF神经网络的传感器非线性误差校正方法

介绍了利用人工神经网络进行传感器非线性误差校正的原理。提出了传感器非线性误差校正的径向基函数(RBF)神经网络方法,并与采用BP神经网络校正非线性误差进行了比较。最后给出了一个仿真实验,实验结果表明:采用RBF神经网络可以明显提高网络收敛速度,大大减小传感器非线性误差,校正效果优于BP神经网络。     

基于神经网络的传感器非线性误差校正

介绍了用神经网络校正传感器系统非线性误差的原理和方法 ,提出了基于BP神经网络传感器非线性误差校正及其模型、算法与实现技术。通过计算机仿真与应用 ,显示出这种逆模型不但可实现温度补偿和非线性校正 ,而且网络结构简单 ,准确度高     

一种基于镜像原理修正传感器非线性误差的方法

如何对传感器非线性误差进行修正是一个具有普遍意义的技术问题.基于镜像原理对传感器的非线性误差修正提出了一种软件方法,该方法克服了目前常用的诸如硬件补偿法、分段直线修正法、人工神经网络修正法等存在的弊端,同时用某霍尔式位移传感器的标定结果作为例子对该方法的具体应用进行了详细的论述.事实证明该方法操作简单,修正效率高,结果稳定可靠.     

最小二乘法在称重数据补偿上的改进及应用

为快速补偿称重系统普遍存在的非线性误差,研究了最小二乘拟合的"正交基+递归求解"方式,提出了"幂函数基+直接求解"的改进方法,阐述了改进的最小二乘法在称重系统的重量和温度补偿中的应用.研究结果显示,系统运算量简化了90%以上,系统误差和随机误差也显著减小,有助于高速高精度称重系统的实现.     

压力传感器静态校准模型研究

介绍了压力传感器静态校准模型及方法的最新研究.由于传统的模型及方法已不能满足现代科学对数据精度与曲线匹配性高的要求,需要采取一种有效的、低误差的改进校准方案.而且随着传感器特性的深入研究,曲线的匹配程度对传感器非线性特性的依赖性逐渐增强,因此改进以往的线性数据拟合是很必要的.使用虚拟仪器软件LabWindows/CVI与Matlab结合设计的软件易于使用,建议在校准部门推广使用.     

基于残差修正法的无线传感器网络定位技术

测距定位是无线传感器网络节点定位中一种常见的方法。然而距离测量往往容易出现错误,导致潜在的大量非高斯误差的测量数据,最终会导致不精确的定位结果。通过分析非线性最小平方残差定位时,测距误差与残差的分布关系,一种坏测距误差的误差估计方法在本文中被提出。采用估计出的测距误差,修正了非线性最小平方残差值,提高了定位精度。仿真实验表明,该算法能有效估计出坏测距误差,并改进了定位效果。     

工业电加热炉非线性模型的辨识

本文针对一工业电加热炉提出一种离散仿射非线性系统的模型结构，并研究了这类模型的辨识方法。根据工业电加热炉的实际数据辨识得到了系统模型。实际考核结果表明辨识模型具有满意的数据拟合效果。     

传感器安装误差在声学多普勒计程仪中的校准

为了利用声学多普勒计程仪（DVL）进行载体的航迹推算,DVL传感器的安装偏角误差不可忽视,必须进行校准。此误差是在载体上安装DVL声学传感器时引起的。不进行机械修正,而是借助安装在载体上的高精度全球定位系统（GPS）与姿态仪的信息,应用最小二乘法对此误差进行了在微小型系统中的校准。理论分析与试验结果说明了DVL经校准后航迹推算性能的提高,从而证明该校准方法的有效性。     

网络控制系统T-S模型的建立--基于非线性最小二乘估计法

对具有时滞的不确定非线性离散网络闭环系统的建模方法进行了探讨,提出了一种基于非线性最小二乘估计的T-S模糊模型的建立方法,仿真结果验证了该建模方法的有效性。     

易爆品运输车辆中的路径选择模型仿真

易爆品运输车辆必须选择最优路线模型,以保证运输安全.易爆品运输过程中,不但需要考虑运输成本和运输的线路,还需要考虑运输风险的因素.传统的路线选择模型仅仅以成本分析为基础,没有加入易爆品运输的风险因素,路线选择存在较大缺失.提出采用粒子群离散变换算法的易爆品运输车辆路径选择方法.根据最小二乘法相关原理,计算运输路径危险环境函数,获取危险程度拟合曲线,根据该函数得到运输路径中的危险程度.根据最小危害路径选择的目标函数,对所有的待优化变量进行二进制编码,并针对编码结果进行离散化变换,实现易爆品运输车辆路径的选择.实验结果表明,利用改进算法进行易爆品运输车辆路径选择,降低了路径协同误差和路径选择误差.     

以高维输入神经网络作为生产线产品质量模型

探索用高维输入的神经网络对复杂工业生产过程的建模方法。针对网络输入变量维数较高的特点,提出一种ＢＰ网络各权重独立训练的分散训练方法。该方法用附加大惯性项来协调各个权重的优化训练,运用非线性优化方法调节步长。与用普通的ＢＰ训练方法相比,用该方法训练高维输入的ＢＰ网络具有较快的收敛速度和较高的模型精度,较好地解决了实际生产过程的产品质量模型问题。     

基于纹理的三维书籍模型单侧页面提取方法

模型分割在实际工程中有重要的应用价值。针对三维书籍模型的点云分割,提出了 一种基于纹理的单侧书籍页面提取方法。对于获取的三维书籍模型以及散乱纹理图像,首先将模 型的散乱纹理转化为有序纹理,将像素值从RGB 空间转换到HSI 空间,根据H(色调)和I(亮度) 去掉模型背景点云;然后根据书脊线像素在有序纹理图像中的分布特性,计算纹理图像中的书脊 线,再利用最小二乘法拟合出书脊线的三维空间方程,进而求出分割左右页面的空间平面,最终 完成单侧页面的提取。实验结果表明,该方法针对三维书籍模型能够快速稳定地提取出单侧页面, 具有较高的准确性。     

Optimum design of 6‐18 GHz ultra‐wideband microstrip filters with arbitrary source and load impedances by the least mean squares Method

In this article, the method of least mean squares (LMS) is employed to design ultra‐wideband (UWB) filters with various input and output port impedances in 6‐18 GHz frequency range. Optimization process on the circuit dimensions is done by MATLAB and AWR microwave office softwares utilizing exact closed‐form relations for microstrip transmission lines and microstrip T‐junction discontinuities. The advantages of this method are its simplicity, fast design time, including impedance matching. Two design examples are depicted in the article. To validate the designed structures, the circuit model results are compared with full‐wave analysis and measurements. The first design example corresponds to equal source and load impedances. For this design, maximum measured transmission coefficient in the frequency range 5.9‐16.6 GHz is obtained as ?12 dB, upper out‐of‐band rejection around image frequency is better than ?17 dB and lower out‐of‐band rejection at 5 GHz is obtained better than ?30 dB. The second design example describes the case of unequal source and load impedances.