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阻尼最小二乘法在主动光学研究中有重要的作用。针对主动光学的需要,就阻尼最小二乘法求解过程中参数进行精度估计,对待求量进行精度估计,以及将待求量代入原方程后的所得进行精度估计,对它们的方差进行了推导。 相似文献
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为了提高微机电系统(MEMS)陀螺的测量精度,提出了一种基于遗忘因子递推最小二乘估计的时变自回归滑动平均(ARMA)模型补偿方法.针对实测MEMS陀螺去除趋势项后的随机漂移信号,采用分段检验方式进行了平稳性分析,选取合适的基函数以及子空间维数进行时变ARMA模型建模.采用遗忘因子递推最小二乘估计的方式进行模型参数估计,通过设置遗忘因子,使得更新后的模型参数能够反映信号的动态变化.针对存在轻微波动的时变参数,采用5阶多项式对时变模型参数进行拟合,并提出一种解析法进行参数寻优,从而建立最优随机漂移模型.将建模结果应用于卡尔曼滤波,进行随机漂移补偿,将补偿结果与时不变ARMA模型建模补偿方式的补偿结果进行对比发现,所提方法补偿后的残差方差比时不变ARMA模型补偿后的残差方差降低了近40%,有效提高了MEMS陀螺随机漂移的补偿精度. 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断难以获得大量样本的问题以及LS-SVM 模型参数选择方法易陷入局部最优的缺点,提出了一种集合经验模态分解能量熵和差分进化算法（DE）优化最小二乘支持向量机相结合的轴承故障诊断方法。首先原始振动信号采用EEMD分解得到一组固有模态函数（IMF）,从有效本征模态函数IMF分量中提取的能量特征作为输入建立支持向量机,通过计算不同振动信号的能量熵值大小来判断轴承的故障损伤程度。为了提高模型的诊断精度,采用差分进化算法对LS-SVM的结构参数进行优化,并与LS-SVM和PSO-LSSVM模型相比较。结果表明,DE-LSSVM 模型的故障分类准确性得到了提高,可以有效应用于滚动轴承故障诊断中。 相似文献
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为精确估计高阶运动状态下的目标微动参数,实现目标精细识别,提出一种基于相位信息的分离估计方法。通过对解卷绕得到的真实相位进行求导,消除信号中的多项式相位信号项,实现目标运动和微动分量的分离。针对包含多维微动参数的正弦调频项,提出改进的粒子滤波静态参数估计方法,通过设计自适应方差法和变化粒子数提升了算法效率,通过设计累积残差作为观测概率密度函数,实现了对非线性模型中多维参数的同时估计。仿真和实验分析验证了算法的有效性和必要性。算法通过对相位进行处理降低了原始信号的非线性程度,减少了计算量,具有较强的抗噪性能。基于粒子滤波的微动参数估计方法减少了估计流程,避免了误差传递效应,提高了估计精度。 相似文献
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对低信噪比非稳定信号的参数估计MESPRIT 总被引：1，自引：0，他引：1
对振幅衰减和信噪比极低的信号进行参数估计,最常用的傅氏变换以及大多数现代信号参数估计方法(如,最大熵法MEM、线性预测奇异分解法LPSVD等),其结果都不能令人满意.本文针对信号衰减、信噪比极低的特点,改进了基于旋转不变技术的信号参数的估计方法(MESPRIT),并给出几种估计方法的对比仿真结果. 相似文献
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提出一种新的基于递阶模糊聚类系统的模糊建模方法.目的在于通过一系列的步骤优化T-S模糊模型结构，实现非线性系统的建模和预测.首先利用最近邻聚类法初始划分输入空间，得到规则数及初始聚类中心，用模糊C均值算法(FCM)进一步优化聚类中心；然后利用加权最小二乘法估计模糊模型的初始参数，进一步利用带遗忘因子的递推最小二乘法优化结论参数.采用该方法对Mackey-Glass混沌时间序列进行预测实验，结果表明可以对Mackey-Glass混沌时间序列进行准确建模和预测，证明了本方法的有效性.
关键词：
递阶模糊聚类
模糊建模
混沌时间序列
最小二乘 相似文献
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采用Kalman滤波方法进行钟差参数计算和预报时, 需确定Kalman滤波噪声协方差矩阵. 针对这一问题, 提出了一种新的卫星钟差Kalman滤波噪声协方差估计方法, 通过建立新息的相关函数序列与未知的噪声参数间的线性函数模型, 采用最小二乘法进行噪声参数估计. 采用精密钟差数据进行钟差参数估计和预报分析, 结果表明, 该方法具有较好的收敛性, 并与顾及随机噪声模型的开窗分类因子自适应抗差估计方法进行对比分析, 验证了新方法的正确性和有效性. 相似文献
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