基于最小二乘曲线拟合法的皮带垂度与张力关系研究

本文研究皮带散状物料输送过程中实时变化的张力,通过采用最小二乘法拟合垂度与流量的函数关系,得出垂度与流量的拟合曲线,并且利用数据分析得到最优拟合曲线,最终求解出垂度与张力的数学模型.     

基于最小二乘拟合的轮对轮缘在线检测系统研究

本文提出了一种基于最小二乘拟合的轮对轮缘在线检测系统.该系统由双传感器加TMS320F2812数字信号处理器完成数据采集,由测量模型导出计算模型,应用最小二乘拟合建立采集数据到轮缘厚度的映射函数,二次应用最小二乘拟合结合先验条件对被测点准确定位后得到检测结果.经实际应用验证,该系统简洁实用可靠,测量精度可达±0.1mm.     

基于最小二乘的鲁棒线性拟和方法

本文给出了基于最小二乘法的鲁棒线性拟和方法。该方法利用了Oase Deletion Diagnostics思想和RANSAC方法,并给出了简化算法用于减少算法的计算量。该方法可解决现实应用中存在错误数据的情况下如何提高线性拟和精度。最后空间直线和空间平面拟和试验验证了本方法的有效性。     

轴承沟道形状误差的最小二乘评定

结合轴承沟道形状误差的几何特性,提出了轴承沟道形状误差的最小二乘评定,详细阐述了利用最小二乘算法求解轴承沟道形状误差的过程和步骤。该算法采用最小二乘法拟合每条线轮廓的中心,得到一个空间圆及方程;求解空间圆与每条线轮廓所在平面的交点坐标;计算每条线轮廓上测点至所对应的每个交点的距离中最大值和最小值之差,从中找到最大极差值,即得到包容整个轴承沟道的最小二乘形状误差值。该算法简单明确,具有精度高、易于计算机程序实现、易于推广应用等特点。     

基于最小二乘支持向量机预测器的传感器故障检测与数据恢复

本文介绍了最小二乘支持向量机（LS-SVM）回归的基本原理，提出了一种基于LS-SVM回归的时间序列预测器，并将其用于传感器的故障检测和数据恢复。论述了LS-SVM预测器的实现方法和步骤，并且将其应用于压力传感器的故障检测和数据恢复，同线性神经网络预测器、RBF神经网络预测器和BP神经网络预测器的比较结果表明，LS-SVM预测器具有更高的预测精度，更好的外推能力，计算效率最高，因此，LS-SVM预测器是传感器故障检测和短期数据恢复的一种有效方法。     

基于最小二乘的极低频微弱信号实时检测方法

极低频信号由于对金属介质具有良好的穿透性,现被应用于管道机器人的示踪定位系统中.实现极低频信号的可靠检测是保证示踪定位系统正常工作的关键,现有检测系统中使用的检测方法易受噪声干扰,经常出现误报与漏报,可靠性低.根据实际工程中极低频信号动态范围大、观测时间有限的特点,提出了一种基于最小二乘的极低频信号实时检测方法,构造了检验统计量并通过MATLAB仿真分析了窄带高斯噪声情况下的检测性能.以DSP为核心设计实现了基于最小二乘的极低频磁场信号检测系统,通过仿真与工程实验验证了所提出方法的优越性.在信噪比为3 dB,恒虚警概率为1%的条件下,检测概率可达90%,完全满足管道机器人示踪定位系统中极低频信号实时检测的要求.     

用最小二乘法提高CCD

本文针对相位型光栅的面形测量,用最小二乘法做二次曲线拟合,解决了     

基于霍夫变换与最小二乘法的车道线检测方法

基于传统图像处理方法,利用图像预处理、ROI分割、霍夫变换和最小二乘法等技术进行车道线检测。对图像进行预处理,图像预处理包括对图像二值化;然后通过高斯滤波对图像进行边缘检测。为提高执行效率和和提高准确性,使用15°俯视角度下显现的ROI区域进行检测,并利用霍夫变换检测车道线。通过设置阈值和参数调整,得到车道线的峰值点,并使用最小二乘法拟合直线。在图像中绘制检测结果,包括车道线和霍夫变换峰值点。使用该方法,对高速道路、城市道路、省道等3种路线上的5个实验组进行实验,其中高速道路和省道的准确率分别为95%、98%,城市道路的准确率为75%。结果表明：所提方法在特定环境下能够较为有效地检测车道线,具有较好的鲁棒性和准确性。     

基于坐标转换的回转表面形状误差最小二乘评定

针对回转表面评定中最小二乘拟合对迭代初值依赖性强、对回转轴方向和测点分布具有限制的不足,提出了一种基于最小二乘法的回转表面通用评定方法,该方法通过被测表面上离散点坐标的旋转和平移,将非线性优化模型线性化。通过实例进行了试验验证,结果表明,该方法简单易行,鲁棒性好,可快速有效正确地评定任意轴线方向的回转表面形状误差。     

基于最小二乘法的椭圆拟合改进算法研究

为了提高数字图像中椭圆检测的不确定度和拟合精度,在最小二乘椭圆拟合算法的基础上进行了改进。该文对所有样本点进行编号并作归一化处理,通过归一化处理来提高算法的稳定性和鲁棒性。结合随机原理的思想,随机选取6点进行椭圆拟合,所选取的6个点中任意两点之间的距离大于一定的阈值,计算与拟合出与椭圆相匹配的所有样本点。重复该过程一定的次数,匹配样本点个数最多的椭圆即为最优的椭圆。对拟合出的椭圆所用的6个样本点进行坐标反归一化处理,计算出最终的椭圆参数。通过对给定图形进行拟合,验证了该改进算法有效性,与原算法相比,检测的不确定度和拟合精度得到了提高。     

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。     

空间离散点最小二乘法分段直线拟合的研究

简单介绍了最小二乘法基本原理,提出了空间点列的最小二乘法分段直线拟合的原理,给出了这种拟合方法的程序框架图。理论和实验结果表明,该方法对空间点列进行直线拟合是很有效的。     

基于图像特征统计分析的PCB焊点检测方法

提出了一种基于图像特征统计分析的炉后焊点检测方法,以提高在线自动光学检测系统的检测性能和可操作性.提出双阈值的AdaBoost算法用于设计分类器,在训练的同时进行最优特征选择和分类器的增强,实现了焊点图像特征的自动提取和检测参数的自动设定.采用分类和回归树方法将焊点缺陷决策方法优化为一棵二叉决策树,提高了检测速度.实验结果表明,该方法训练速度较快,可以满足实际生产需要.与目前已经实用化的图像对比算法和图像分析算法相比,在保持现有检测速度基本不变的情况下,该方法的检测精度更高.     

基于最小二乘法的婴幼儿头型检测方法研究

针对婴幼儿头部畸形缺乏快速测量诊断方法,精确测量依赖于3D扫描仪,成本高昂、缺乏统一指标等问题,设计了一种新型婴幼儿头型测量诊断机构.首先给出了该设备的检测原理及数据采集方法;其次详细介绍了基于最小二乘法的椭圆拟合快速检测方法,该方法可以直观地获得婴儿头部的各项参数,快速有效地获得被检测婴幼儿头型信息.最后通过示例证明,该方法能够快速检测出婴幼儿头型轮廓,为婴幼儿的临床检查提供了方便有效的途径.     

用最小二乘法拟合径向剃齿刀齿面

提出一种用最小二乘法拟合刀具齿面上离散点的齿面拟合方法,给出了齿面的简单表达式。该拟合曲面可用于虚拟径向剃齿过程,从而生成被剃齿轮齿面,通过与渐开线齿面比较,可检验刀具设计的正确性。     

基于递推最小二乘法的地磁测量误差校正方法

针对弹体地磁测量容易受到各种误差影响而导致地磁姿态测量精度降低的问题,在分析自身误差和环境误差的基础上,对椭球模型的地磁测量误差进行建模,采用最大似然估计解算静态误差补偿参数,以解算结果为初值,通过递推最小二乘法推到补偿参数的实时更新算法,综合以上研究,形成用于地磁测量误差补偿的在线组合校正方法。仿真及实验结果表明,在接近盲区方向的最大姿态角误差小于5°,在线组合校正能够保证姿态检测系统在不同射向条件下的精度。     

一种基于最小二乘法的RTCP自动测量循环

五轴机床的RTCP功能正常工作,需要对机床的相关几何参数进行正确的标定.标定的精度直接影响到机床的RTCP动作精度.通过测头实现机床的RTCP相关参数自动标定,可以有效提高机床的RTCP参数标定效率,并保证机床的精度稳定性.提出一种基于最小二乘拟合的方法来实现机床的RTCP参数自动高精度标定,具有标定精度高,标定速度快...     

基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法

为了对遮挡车辆进行分割,提出了一种基于椭圆拟合的车辆遮挡处理算法。在遮挡检测方面,利用最小二乘椭圆拟合法检测独立前景区域中的车尾阴影。如果检测到2个车尾阴影,则判断前景区域中存在着遮挡现象。在遮挡处理方面,利用与车道线方向平行的直线将前景区域轮廓分割为2个子轮廓。之后,提出了长轴方向固定的最小二乘椭圆拟合法对2个子轮廓分别进行拟合,并定义2个子轮廓到各自椭圆的距离之和作为分割评价函数,最后选择具有最小评价值的直线作为车辆遮挡的分割直线。实验结果表明,该算法能够准确地检测和分割车辆间的遮挡现象。     

轴承滚子凸度轮廓的最小二乘拟合与误差评定

为了实现对轴承滚子凸度轮廓误差的精确评定,依据圆弧修正型轴承滚子凸度素线轮廓的几何特征和形状误差的定义,基于最小二乘原理,研究了轴承凸度轮廓(两段圆弧和一段直线)的最小二乘拟合和误差评定方法。首先利用各测量点的曲率差值确定了圆弧段与直线段的相切参考点;其次分别选取两个参考点临近的测量点作为辅助相切参考点,并与对应的圆弧段测量点一起拟合出一系列的最小二乘圆弧并计算拟合误差;然后基于直线与两段圆弧相切的原则确定出一系列的直线方程并计算对应的直线度误差;通过比较判断最终确定出圆弧修正型轴承滚子凸度轮廓的最小二乘拟合及误差评定。实例结果表明:圆弧修正型凸度轮廓曲线的总误差0.020 9mm与文中设定标准凸度轮廓曲线引入的法向误差0.02mm相差4.5%。本方法可以有效的实现轴承凸度轮廓的拟合与误差评定,为平面多段曲线的最小二乘拟合提供了一种新的思路。     

基于最小二乘法拟合估计傅里叶望远镜的缺失分量

为了采用非均匀发射阵列的傅里叶望远镜清晰重构深空目标图像,提出了一种基于最小二乘法拟合缺失傅里叶分量的新方法。首先采用T型非均匀发射阵列作为傅里叶望远镜的激光发射系统,并对返回的时域信号进行直流滤波;然后,基于傅里叶望远镜的基本原理对信号进行解调并通过相位闭合得到三重积。采用最小二乘法对没有抽取的傅里叶分量进行拟合估计,作为连乘恢复单一傅里叶分量信息的基础;最后,进行非均匀傅里叶逆变换重构目标图像。在不同信噪比条件下对4个目标进行了数值模拟,并与简单估算方法进行了对比。结果显示:信噪比(SNR)为200db,采用7阶最小二乘法拟合估计时,重构图像细节分辨更为清晰,其斯特里尔比(Strehl)比衍射极限图像的斯特里尔比(Strehl)最高可提高0.074 2,最低可提高0.009 8。采用新方法对外场实验数据进行重构的结果表明:提出的方法克服了频谱偏差造成的重构图像失真,可为实际工程系统提供理论参考。