基于多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌建模及其实时在线预测

提出了多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌系统建模方法. 通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核,降低建模精度对核函数及其参数选择的依赖性. 理论上给出多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法. 采用关联积分计算方法对永磁同步电机混沌系统进行相空间重构,以窗式移动的在线学习方式对重构后的永磁同步电机混沌序列进行一步和多步实时在线预测,并讨论了不同测量噪声对该方法的影响. 仿真结果表明,该方法能有效提高永磁同步电机混沌系统的建模精度,具有良好的抗噪能力. 关键词： 永磁同步电机 多核学习 最小二乘支持向量机 混沌预测     

双激光束干涉条纹处理方法的研究

在分析了双激光束干涉条纹特点的基础上 ,提出了基于遗传算法的最小二乘非线性曲线拟合法 ,以实现对双激光束干涉条纹的高精度细分定位。该算法以高斯调制余弦平方函数为拟合模型 ,为克服目标函数在参数空间上存在多极 (小 )值现象 ,引入了具有全局优化能力的遗传算法以实现对目标函数寻优。仿真及实验研究表明 :该方法用于双光束干涉条纹处理具有很好的鲁棒性和自适应能力     

基于多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌建模及其实时在线预测

提出了多核最小二乘支持向量机的永磁同步电机混沌系统建模方法. 通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核,降低建模精度对核函数及其参数选择的依赖性. 理论上给出多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法. 采用关联积分计算方法对永磁同步电机混沌系统进行相空间重构,以窗式移动的在线学习方式对重构后的永磁同步电机混沌序列进行一步和多步实时在线预测,并讨论了不同测量噪声对该方法的影响. 仿真结果表明,该方法能有效提高永磁同步电机混沌系统的建模精度,具有良好的抗噪能力.     

弱光波前传感器质心计算的新方法

 研究了Shack Hartmann波前传感器质心计算的新方法,即最小二乘高斯拟合方法。分析了Shack-Hartmann波前传感器采用一阶矩质心计算位置方法对光斑强度的敏感性,与最小二乘高斯拟合方法进行了比较,并对Shack Hartmann波前传感器的子孔径波前斜率探测的正确性进行了分析。最后的计算结果表明最小二乘高斯拟合法计算子孔径光斑的质心位置可以减小质心探测的误差。     

基于FLS-SVM背景预测的红外弱小目标检测

提出了一种基于模糊最小二乘支持向量机(FLS-SVM)进行背景预测、利用模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵实现阈值分割的红外弱小目标检测方法。首先采用FLS-SVM对训练样本进行学习得到回归函数,并以此预测红外图像中的背景;然后将原始图像与预测图像相减得到残差图像,并提出基于模糊Tsallis-Havrda-Charvat熵的阈值选取算法分割残差图像,将小目标和噪声从残差背景中分割出来;最后利用目标灰度的平稳性和运动轨迹的连续性进一步检测出真实的小目标。给出了实验结果及分析,并与基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)以及基于最小二乘的背景预测方法的检测结果进行了比较。结果表明,该方法具有更高的检测概率和信噪比增益,优于上述基于背景预测的红外小目标检测方法。     

绝对方位问题封闭形式最优估计的快速算法

提出一种快速的绝对方位问题算法,通过最小二乘法构造目标函数,对目标函数中的旋转矩阵和平移向量进行分离,利用矩阵的Fobenius范数、行列式以及伴随矩阵等构造旋转矩阵和平移向量封闭形式的最优估计。这种算法具有较高的计算精度和抗噪声性能,并且避免了目前常用算法中的奇异值分解运算,从而提高了计算速度。数学实验结果表明,在计算精度与抗噪声能力上与目前性能最优的Umeyama算法相当,同时计算速度较之有大幅提升,尤其适用于对实时性要求较高的领域。     

数字图像相关中基于位移场局部最小二乘拟合的全场应变测量

为了从含噪声的位移场中计算得到可靠的应变场,提出一种基于位移场局部最小二乘拟合的全场应变求解方法。介绍了数字图像相关方法的原理,阐述了基于位移场局部最小二乘拟合的全场应变求解方法,并讨论了计算区域边界、孔洞及裂纹附近区域等情况下的应变计算。对均匀变形和中心带圆孔的薄铝板拉伸实验的计算结果表明,该方法能有效地从原始位移场数据中提取全场应变信息。在均匀变形情况下应选择大的应变计算窗口,计算结果更逼近真值;在非均匀变形情况下,如果位移场中包含较强的噪声,则应选择较大的应变计算窗口,而位移场精度很高时可选择更小的应变计算窗口。     

小波变换与高斯拟合在光谱重叠峰解析中的应用

利用小波变换对小波低频系数置零、高频系数阈值量化,实现了光谱信号的基线校正和谱线去噪;对光谱信号进行多尺度小波变换,搜寻各层小波系数模极值所构成的脊线,并对其中复合脊线进行校正,脊线中小波尺度参量最大时所对应的位置即为峰位;根据得到的峰位值,在最小二乘意义下寻找由多个单峰高斯函数叠加而成的最佳拟合光谱,得到谱峰峰强以及峰宽信息.利用该算法对含有基线漂移和随机噪声的光谱重叠峰进行解析,结果表明该算法能够较好地分离重叠峰,其中利用多尺度小波变换求解得到的峰位值偏差在±1.3以内,通过高斯拟合得到的峰强值偏差不超过8.5%.与现有算法求解得到的谱峰信息对比可知,本文所设计的光谱重叠峰解析算法具有一定优势.     

天文导航中星体高精度细分定位方法研究

介绍了一种从星体图像中高精度提取恒星位置的方法.这种方法把星光成像看成是高斯点扩散函数模型,利用线性内插和最小二乘法拟合得到高斯曲面参数,从高斯曲面模型中得到亚像素级的恒星位置.由于直接进行高斯曲面拟合计算非常复杂,将二维曲面拟合转化为两个方向上的一维曲线拟合,分别得到不同的曲面系数.仿真结果表明当信噪比小于0.05时,定位精度能达到1/20像素,与质心法比较,高斯曲面拟合法精度高,抗噪声能力强.     

含噪声包裹相位图的加权最小二乘相位展开算法研究

二维相位展开广泛应用在精密光学测量、自适应光学、合成孔径雷达、图像处理等领域中。为处理含噪声包裹相位图,以预条件共轭斜量法求解权重最小二乘相位展开方程。引入非加权二维离散余弦变换求解泊松方程得到的最小二乘相位解作为共轭斜量法的初始解,从而加快了收敛速度,同时提出一种新质量图确定算法求解过程中的权重项。计算机模拟和试验表明算法计算速度快,能有效地消除传统路径积分法在处理信噪比低包裹相位图时的"拉线"现象,是一种有效的相位展开方法。     

基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取

针对布里渊光时域反射光纤传感系统散射谱的高精度特征提取的要求,提出了一种基于自适应变异果蝇优化算法和广义回归神经网络的布里渊散射谱特征提取算法。不仅利用了广义回归神经网络在逼近能力、学习速度、模型的泛化等方面具有的优势,而且采用搜索能力较强的自适应变异果蝇优化算法进一步增强了神经网络的学习能力,从而提高了布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。在布里渊散射谱中心频率为11.213 GHz,线宽为40～50,30～60和20～70 MHz的散射谱白噪声实验模型中,将新算法分别与基于有限元分析的Levenberg-Marquardt拟合法、粒子群优化和拉凡格式混合拟合法、最小二乘法进行预测比较,新算法获得的最大拟合频移误差为0.4 MHz,平均拟合度为0.991 2,均方根误差为0.024 1。仿真结果表明所提出的算法拟合度较好,绝对误差小。因此,将此算法用于基于布里渊光时域反射的分布式光纤传感系统,可有效提高布里渊散射谱的拟合度和频移提取的准确度。     

InP/InGaAsP多量子阱自发辐射谱的解析函数

利用洛伦兹线型函数、高斯线型函数和Sech线型函数对InP/InGaAsP多量子阱自发辐射谱进行拟合,采用莱文贝格-马夸特算法,得到上述三种函数的解析表达式.研究结果表明:高斯线型光谱拟合函数的中心波长为1548.651nm,谱线半极大全宽度为61.42 nm,功率补偿为0.00212 mW,拟合优度为0.99191,残差平方和为2.26505×10~(-6).高斯线型拟合的拟合优度最大,残差平方和最小,且各数据点的残差值分布在±0.0001之间,分布比较均匀.高斯线型函数具有较高拟合度.     

一种提高生物体拉曼光谱痕量测量精度的方法

微量物质拉曼光谱测量精度的提高是拉曼分析技术的难点之一,特别是高荧光背景下生物体中微量物质的测量。根据拉曼谱峰突发、离散特点,分别给出荧光背景和噪声拟合函数,通过监测总体拟合偏差A类不确定度函数实现拉曼谱峰定位和干扰信号滤波;进一步根据谱峰位置划分光谱区间,在单调区间内弱化非谱峰信号,实现谱峰信号增强。与其他光谱处理方法比较,可以准确拆分重叠特征峰,不会降低特征峰高度,提供更加灵敏的半谱峰面积指标。实验表明,该方法在处理皮肤拉曼光谱时,可以准确得到螺旋构象的酰胺I带、神经酰胺和CO的归属拉曼谱峰;另外经过该方法处理后数据建立水溶性糖(水稻叶片)含量测量模型,其精度优于小波分解、多项式拟合和非线性最小二乘法。     

基于高斯拟合的光纤型SPR信号的峰值检测算法

光纤型表面等离子共振光谱具有半峰宽较宽,共振峰不尖锐等特征,传统的针对棱镜型SPR光谱的峰值检测算法无法准确定位此类光谱的共振峰值。为了准确计算光纤型SPR光谱的共振波长,提出了一种基于信赖域算法的高斯拟合方法,在拟合的光谱曲线上利用一维搜索的方式确定峰值位置。通过对标准甘油光谱数据的处理,证明高斯拟合法能够适应光纤型SPR光谱的特征,波长计算准确。通过搭建的SPR系统,实验测量了不同浓度下蔗糖溶液的SPR光谱数据,并分别采用加权质心法,追踪质心法和该研究提出的高斯拟合法进行共振波长的计算。结果表明高斯拟合法能够有效提升分辨率,且运算速度较快,有利于工程集成。     

一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法

为满足高精度测量和瞄准跟踪系统中对激光CCD自准直仪的测量精度和实时性的要求,提出一种快速高精度激光CCD自准直仪圆目标中心的定位方法。首先利用变结构元广义形态学边缘检测算法,充分提取图像边缘细节信息的同时抑制图像噪声的影响,然后采用多项式插值算法对圆目标轮廓进行快速亚像素定位,最后利用最小二乘拟合方法实现了圆目标中心的精确定位。实验结果表明,该定位方法稳定性好,定位精度高且实时性强,应用该方法改进后激光CCD自准直仪的测量精度由2″提高到±0.25″,且单次测量时间小于0.23s,可满足激光CCD自准直仪在小角度测量和瞄准跟踪等领域的高精度实时测量需求。     

α能谱峰形函数及其拟合参数初始值获取

(1. 西南科技大学 核废物与环境安全国防重点学科实验室, 四川 绵阳 621010;2. 四川理工学院 化学与环境工程学院, 四川 自贡 643000;3. 成都理工大学 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室, 成都 610059;4. 中国工程物理研究院 核物理与化学研究所, 四川 绵阳 621900) 根据能谱的形成机理,建立了一种能谱峰形函数,提出基于矩估计法确定该峰形函数的拟合参数初始值的方法。以数理统计为基础,分别通过峰形函数和离散谱峰数据计算均值、方差和三阶中心矩建立方程组求解获取拟合参数的初始值。通过连续气溶胶检测仪探测的氡子体能谱和低本底能谱仪探测的238Pu面源能谱对该峰形函数模型和初始值获取方法进行了测试。结果表明:从低重合度到高重合度,该峰形函数模型都能得到较好的应用;基于矩估计法确定该峰形函数的参数初始值能够使该峰形函数较好地拟合能谱数据。该方法在采用计算机自动能谱拟合分析中具有较强的实用性。     

改进阈值提升小波和自适应滤波器的开放光路红外光谱去噪

大气污染物的主要组成成分为挥发性有机物(VOCs),傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)是现阶段应用广泛的挥发性有机物在线测量方法。开放光路获取到的大气红外光谱(OP-FTIR)易受各种噪声污染,如何有效、快速的去除红外光谱中的噪声是大气在线实时监测系统研究的热点。综合利用提升小波变换结构简单、运算量低的优点以及最小均方误差自适应滤波器的自动调节参数以达最优化滤波的性能,提出了一种改进阈值提升小波结合自适应滤波的红外光谱去噪算法。该算法先通过改进阈值小波系数的提升小波去噪,在去噪的同时保留更多光谱特征信息,然后使用提升小波变换分解出的高频系数重构出噪声相关信号,将其作为最小均方误差自适应滤波器的参考输入进行二次滤波处理,最终获得的去噪信号很好的去除了与特征光谱频谱重叠的噪声信号。分别对人工添加噪声的标准红外光谱和合肥市市区上空实测开放光路红外光谱进行去噪处理,结果显示使用该算法处理后的光谱信噪比(SNR)较离散小波传统阈值去噪方法高出3db,均方根误差(RSME)平均减少30%左右,运行时间减少46%。表明该算法计算简单、运行速度快,对于大气环境监测实时消噪系统具有重要的实际应用意义。     

基于Voigt函数拟合的离子激发发光光谱分峰方法

离子激发发光(IBIL)分析作为一种实时原位的光谱分析技术,由于其对样品内部结构的敏感性,给我们分析样品光谱谱峰信息带来了一定的困难。为了准确地对离子激发发光能谱进行分峰以便更加清晰地判断材料内部不同缺陷的发光中心,提出了一种利用Voigt函数,通过L-M（levenberg-marquardt）非线性最小二乘算法对100和200 K温度时ZnO的IBIL能谱中深能级发射（DBE）峰进行分峰的方法。通过对比Gauss函数和Voigt函数对能谱拟合后峰位随注量的波动情况,发现使用Voigt函数拟合得到的峰位更加稳定,并且收敛速度更快。同时通过对使用Voigt函数拟合后得到的峰中心位于1.75, 1.95和2.10 eV三个子峰的高斯函数半高宽与洛伦兹函数半高宽比较,发现洛伦兹函数半高宽约为高斯函数半高宽的1/10,而且100 K时的1.95 eV峰,200 K时1.75和1.95 eV峰,其洛伦兹峰半高宽数值为10-10量级以下,说明其中非均匀展宽（高斯展宽）仍然是谱峰展宽的主要机制;而电子与声子散射作用是洛伦兹展宽的主要机制。对于涉及导带中大量电子的2.10 eV子峰,其在200 K时洛伦兹函数半高宽明显大于100 K时,由于在温度较高时,由于晶格热振动加剧,且电子热运动加强,增大了散射概率,导致电子与声子的散射作用加强,从而对洛伦兹谱线进一步展宽。而峰中心位于1.75 eV的红光,其主要与V_Zn相关,在100 K时其子峰的洛伦兹半高宽为0.02 eV, 但在200 K时变得极小,这可能是由于100 K时V_Zn束缚的电子或激子在200 K获得足够的热动能摆脱了V_Zn束缚,减弱了与周围的晶格的散射作用,从而使得洛伦兹展宽变得极弱。实验结果表明Voigt函数更加适用于IBIL能谱拟合分峰,这也为以后IBIL技术应用于其他材料内部结构能谱分析提供了可借鉴的依据。     

非高斯冲激干扰下基于Softplus函数的核自适应滤波算法

针对非高斯环境下一般自适应滤波算法性能严重下降问题,本文提出了一种基于Softplus函数的核分式低次幂自适应滤波算法(kernel fractional lower algorithm based on Softplus function,SP-KFLP),该算法将Softplus函数与核分式低次幂准则相结合,利用输...     

自适应的EEMD残余相关基线校正算法

基线校正是光谱分析的重要环节,现有算法通常需要设定关键参数,不具备自适应性。根据总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)残余量特点,提出用残余量拟合光谱基线。通过残余量与信号相关性、残余量自相关和互相关性(称为残余相关准则)判断残余量是否是基线组成部分,以此为基础提出一种自适应的EEMD残余相关基线校正算法。对叠加曲线背景和线性背景的模拟光谱数据进行实验,结果显示在已知基线数学假设情况下,EEMD残余相关法逊于多项式拟合,同非线性拟合相差不多,优于小波分解。在没有光谱背景知识情况下,对真实拉曼光谱数据进行试验。经过上述方法预处理过的玉米叶片光谱采用3层BP神经网络建立与叶绿素之间预测模型,经过残余相关基线校正的模型具有最大校正相关系数和预测相关系数,最小交叉验证标准差和相对分析误差。各种基线校正方法中,残余相关基线校正对特征峰峰位、峰强和峰宽影响最小。实验表明,该算法可用于拉曼谱图基线校正,无需分析样品成分的先验知识,无需选择合适的拟合函数、拟合数据点、拟合阶次以及基函数和分解层数,也无需基线信号分布的数学假设,自适应性很强。