多项式回归的快速算法

幂函数系在任意有限区间上是封闭的,任一单输入单输出系统的静态特性都能用多项式平均逼近到任意程度.因此,多项式回归在回归分析方法中占有特别重要的地位.做多项式回归时,首先应该确定多项式模型的方次.目前常用的确定方次的方法有F-检验、FPE-检验、AIC-准则、CAT-准则、残差平方和相对变化量检验等.这些检验方法都要用到模型参数最小二乘估计的残差平方和,但是,按照以往的算法,     

时域动态校准实验数据处理方法

本文提出一套时域动态校准的实验数据处理方法。它可以根据时域动态校准的实验数据,求出被校传感器(或系统)的参数模型(差分方程,离散传递函数与连续传递函数),非参数模型(频率特性和阶跃响应等)与动态性能指标,同时还有检查模型回归效果的功能,可将模型计算的瞬态响应与动态校准的实验数据画在同一坐标纸上,数学模型质量的优劣便一目了然。 无论时域或频域建立参数模型时,都采用了一定方式排除测量噪声干扰。所以,由参数模型计算的频率特性,比直接由实验数据用FFT算法算出的更符合线性模型的性质。由参数模型计算的阶跃响应与频率特性上计算时域与频域的动态性能指标才比较合理。文中给出一个传感器与放大器的动态校准的实验数据处理结果。