基于最小二乘的时差定位算法

时差测量方程是非线性双曲线方程,可以通过引入中间变量将其转化为线性方程,对近年来国内外学者关于这种方法的时差定位算法进行了总结。当已知测量误差的先验信息时,可以采用两步加权最小二乘法和约束加权最小二乘法,当测量误差的先验信息未知时,还可以采用约束总体最小二乘的方法。在求解约束最小二乘问题时,采用常规的拉格朗日法计算复杂、运算量大,而采用高斯一牛顿法不仅可以大为降低运算量,还能提高解的精度和稳定性。此外,对约束加权最小二乘法和约束总体最小二乘法之间的关系进行了探讨,得到了它们等价性的条件。     

超级电容模型的递推增广最小二乘辨识

为了更好的描述超级电容的电气特性,需要建立超级电容模型。提出系统辨识方法进行建模,阐述了系统辨识的原理和递推增广最小二乘法算法,在此基础上利用MATLAB编写递推增广最小二乘法程序估计出超级电容的传递函数,通过仿真对辨识结果进行验证。可知,该超级电容模型是正确有效的。     

最小二乘法测向技术研究

最小二乘法广泛应用于工程实践中,利用最小二乘法处理测向数据,可充分利用所有的相位测量信息,得到很高的测向精度。论文推导出了最小二乘法测向基本公式,并根据公式,论述了最小二乘测向算法的硬件实现技术。文中所述的测向技术和硬件实现技术,具有算法实现简单、测向精度高等优点,具有一定的工程应用价值。     

利用最小二乘法选取最优的段式温度补偿系数

介绍了一种利用最小二乘法选取最优化的段式温度补偿系数的方法,以便于芯片厂商设计的定制LCD驱动芯片能够在每个温度点输出最为接近的LC所需电压,该方法在笔者与三星共同开发的某LCD驱动芯片中得到很好的验证与实施.     

最小二乘法在移动通信规划中的应用

最小二乘法是线性规划中最基本的原理 ,具有相关关系的变量间的关系虽然是不确定的 ,但我们可以通过大量的试验找出其统计规律性 ,然后近似地用函数关系描述它们之间的关系。这时的函数关系称为回归函数 ,如果函数是线性的 ,则称之为线性回归函数。例如 :移动通信规划当中 ,年份与用户数之间的具体关系见表 1。散步图见图 1。表 1　年份与用户数间具体关系第 x年 (x) 1 2 3 4 5 6 7用户数 (万 ) 33 34.5 36.5 40 .5 44.5 4955.5·······图 1散步图及回归直线x(年 )765432103035404 55055(万 ) y 　　从散步图上可以形象地看出这两个变…     

基于最小二乘法的气温曲线回归模型分析

随着我国气象事业的不断发展及气象数据的日益增加,进行气象数据分析及研究已成为科研人员的一项重要任务。文中充分利用MATLAB软件强大的科学计算功能及灵活的程序设计流程,基于最小二乘原理对某地某天的气温数据进行了一些研究。     

基于最小二乘法拟合直线的研究

文章针对二值图像中直线方向的检测问题,提出了基于最小二乘法的检测算法。给出了最小二乘法的基本原理,并以Visual C++为开发平台,用C∕C++编程实现了原始图像的输入和拟合直线图像的输出。     

信号极点提取的最小二乘方法

本文系统地研究了信号极点提取的最小二乘法及其改善这类方法性能的重要手段－矩阵低秩逼近。同时，文中还提出一种提取信号极点的矩阵预测到最小二乘法。在此基础上，本文进一步给出了这类方法的一系列算法，并对诸算法作了计算机模拟和性能评价。     

基于最小二乘原理的相位测量算法

介绍了一种基于最小二乘原理的相位测量算法,讨论了算法实现方法和步骤.仿真结果表明该算法具有精度高、抗干扰能力强、硬件组成简单、数据处理量少等特点.     

基于最小二乘法的气体传感器精度的研究

文中介绍了气体传感器特性曲线拟合的最新研究。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。文中采用虚拟仪器技术与最小二乘法大幅度提高了气体传感器的测量精度。     

一种基于加权LS-SVM的复合辨识方法

针对采用含随机噪声的数据进行非线性动态系统建模无法获得准确模型参数的问题,提出了一种基于加权最小二乘支持向量机(LS-SVM)数据预处理的复合辨识方案.复合辨识方案根据数据的分布信息,利用加权LS-SVM对异常数据的鲁棒性,通过回归计算消除数据的异常性;再利用预处理后的数据训练补偿模糊神经网络参数,得到系统模型.结果表...     

最小二乘滤波及其在INS/双星系统中的应用

为了克服传统Kalman滤波在实际应用中存在的局限性,研究了基于状态估计的最小二乘滤波。该方法将传统的最小二乘估计与状态估计问题有机结合,对系统噪声和量测噪声的统计特性不敏感。利用实测的激光捷联惯导系统/双星(LSINS/DS)组合数据对最小二乘滤波和传统Kalman滤波进行仿真比较,结果表明,在噪声统计特性未知的情况下,最小二乘滤波的精度更高、收敛速度更快、鲁棒性更强。     

基于弹性形变摩擦力的光学天线伺服系统建模

提出了一种弹性形变摩擦力模型,用于描述光学天线伺服系统的非线性效应。弹性形变摩擦力模型将摩擦力表示为相对运动物体表面接触形变产生的弹性力,与Stribeck模型相比,弹性形变在相对运动过程中连续变化,消除了零速度摩擦力不连续性,与LuGre模型相比,参数较少且无需求解微分方程,降低了模型辨识难度。以伺服系统模型输出速度与实测输出速度的误差平方和为评价函数,采用遗传算法辨识基于三种摩擦力模型的伺服系统参数。实验结果表明:在相同的遗传进化迭代次数下,弹性形变摩擦力模型精度比Stribeck模型提高2.3倍,比LuGre模型提高4.6倍。验证了弹性形变摩擦力模型用于伺服系统非线性建模的可行性。     

最小二乘法在电路实验中的应用

本文利用最小二乘法线性拟合原理,对功率因数提高实验和RLC串联电路谐振实验进行理论分析,得到相应自变量和因变量的线性方程,然后对测量数据运用最小二乘法进行线性回归,得到线性方程的系数,进而计算得到实验中待求的参量。这种方法能够比较精确地找到待求参量,减少了实验中反复测量的工作量,可直接与理论值进行对比,减少了测量值与理论值的误差。     

基于贴片机的伺服辨识系统架构

针对贴片机伺服系统数学模型未知,不能直接测量到频域性能的难题．架构基于贴片机的伺服辨识系统,其中包括激励信号的产生与加载、数据采集、控制对象辨识以及伺服系统控制性能分析等功能。使用伺服辨识系统可以辨识出伺服系统的数学模型,定量分析伺服系统的控制性能。同时,为直观调试伺服系统控制参数,应用先进伺服控制策略提供了条件;为提高贴片机的贴装效率和精度提供了有效研究手段。     

船载雷达伺服系统船摇隔离度静态测试方法

克服船舶摇摆对船载雷达跟踪的影响是船载雷达伺服系统的特殊性问题,船摇隔离效果的测试和调试需要在雷达试验场进行摇摆台试验或出海以后在船舶生摇时开展,需要耗费大量的人力物力。在对船载雷达伺服系统环路进行建模分析的基础上,文中提出了基于“数引环路”和“自跟踪回路”的两种船摇隔离度静态测试方法。仿真分析和现场试验表明:该测试方法实现简单,便于工程应用。     

基于双经纬仪的随动系统静态精度测量

简述了一种利用两台经纬仪对随动系统的静态精度进行高精度测量的方法。该方法采用了空间定点、平面拟合、点投影、圆拟合等算法,可以同时测量出随动系统围绕方位和俯仰两个轴旋转的角度及其相关数据,可满足多种高精度测量的需求。     

基于递推阻尼最小二乘法的电力系统频率跟踪

最小二乘法是一种广泛的系统辨识和参数辨识方法,适于离线辨识,在线辨识参数时有其局限性。基于传统的最小二乘法,提出一种带有遗忘因子的有限数据窗口和自适应阻尼因子的递推阻尼最小二乘参数辨识算法。针对电力系统信号为理想信号、含有谐波及噪声和电力系统频率瞬间发生跳变的情况,分别做了仿真。仿真结果验证了该方法的鲁棒性、快速性和准确性,且算法效果优于其他方法。     

GSC框架下的最小均方超声波束形成算法

针对传统超声信号幅度变迹方法中主瓣宽度较宽、空间分辨率较低的问题,提出了一种基于广义旁瓣相消器框架下的最小均方超声波束形成算法。该方法基于期望信号最小方差无失真准则,构造广义旁瓣相消器,将接收到的超声信号分解为自适应与非自适应上下两个部分:上支路保留期望信号与噪声信号,且期望信号无失真响应约束得到保证;下支路阻塞期望信号,只含有噪声。将两路信号进行维纳滤波,上下支路噪声得到抵消,期望信号被无失真输出。为了使该算法在硬件上易于实现,采用最小均方算法自适应迭代求取,并给出了FPGA的详细设计过程。仿真实验表明,采用该算法加权的得到的波束与传统幅度变迹方法相比,主瓣更窄,具有抑制干扰和噪声的能力,提高了超声成像的横向分辨率与对比度分辨率。