改进的鲁棒迭代最小二乘平面拟合算法

针对迭代特征值最小二乘法不具备鲁棒性,提出一种改进的统计分析方法,用于含有大量异常点的点云的平面拟合.首先由移动最小二乘法拟合抽样点的近邻域平面,采用最小平方中位数法选择拟合模型,将该模型作为初始模型调用迭代特征值最小二乘法对点集拟合,通过逐渐剔除异常点,不断精炼模型,最终得到较精确的平面模型.此算法克服了一般向后剔除方法的缺点,具有了鲁棒性,且不失原方法的精确性,同时提高了迭代收敛速度.     

实时最小二乘算法的神经网络实现

本文提出了一种求解最小二乘问题的神经网络模型。理论分析和模拟结果表明：该网络是稳定的并且能在电路时常数数量内获得近似解。     

复数域内的最小二乘法

把经典的最小二乘法推广到复数域内，形成所谓的复最小二乘法，公式推导和实际计算表明复数域内的最小二乘法有别于实数最小二乘法；把复数序列中的实部和虚部分开来计算得不到所希望的最小二乘估计，因而是不合适的；简单的汛期预报模型及其预报试验也表明了应用复最小二乘法的优势; 目前国内外的文献都未见到有关的研究，显示复最小二乘法具有数学方法上的原始创新价值和意义.这一方法的实现对复数域内的统计分析预报方法的研究可以起到很好的促进作用.     

整体最小二乘法与最小二乘法的差异性分析

加权整体最小二乘法(WTLS)估计变量误差模型(EIV)参数需要进行大量的矩阵运算,为了提升估计EIV模型参数的计算效率.本文以WTLS的平差准则为出发点,运用矩阵运算定理,研究了WLS与WTLS平差准则之间的联系,从理论上证明了最小二乘法(不加权)与整体最小二乘法(不加权)估计EIV模型参数的等价性;同时分析了在EIV模型参数是微小量的条件下,用加权最小二乘法(WLS)直接代替WTLS估计EIV模型参数的可行性.模拟结果表明,在坐标转换参数是微小量的情况下WLS和WTLS的解算结果基本一致,验证了理论分析的正确性.     

正交最小二乘算法及其应用

介绍了正交最小二乘法的算法原理，同经典的最小二乘法相比，其数值稳定性好、计算量小，能节省大量存贮空间。应用了Ｈｏｕｓｅｈｏｌｄｅｒ变换、Ｇｉｖｅｎｓ变换和它的逆变换３种算法。根据残差矢量最小准则，将该法用于ＡＲＭＡ模型结构辨识和时变ＡＲ模型参数估计，取得了满意的仿真结果。     

偏最小二乘法的简化算法

ＰＬＳ首先由Ｗｏｌｄ在１９９６年提出并应用于经济计量学中［１］，直到８０年代开始在化学中得到应用，成为一种新的多元分析方法，已成功地用于分析化学［２］．如：紫外光谱、气相色谱和电分析化学，等等．在实际分析中，ＰＬＳ广泛用于混合物多组分的同时测定，对吸...     

自适应滤波器的拟最小二乘算法及其应用

提出两个具有拟最小二乘性的自适应横向滤波算法。该算法用于噪声对消器和预测滤波器,计算机仿真结果,验证了理论分析的正确性。     

Fuzzy排序向量的最小二乘算法

本文讨论了在Ｆｕｚｚｙ环境中应用最小二乘排序法，由Ｆｕｚｚｙ判断矩阵导出方案的Ｆｕｚｚｙ排序向量的问题。通过用λ截集距离的积分定义的Ｆｕｚｚｙ判断空间中的距离，给出了最小二乘排序法在Ｆｕｚｚｙ环境中的表示形式，将Ｆｕｚｚｙ环境中的最小二乘排序问题转化为泛函的极值问题。在讨论了对应于泛函的Ｅｕｌｅｒ方程组的性质之后，得到了方案排序向量的计算公式。本文将层次分析法中只能处理精确判断的最小二乘排序法拓广     

多变量系统鲁棒保护自适应控制算法

研究了多变量系统自适应控制的有关问题，提出了多变量系统的鲁棒保护自适应控制方法，数字仿真和实验结果表明，该方法有效地解决了时变滞后系统的控制问题，适用于控制多变量时变滞后和参数未知系统。     

一种自适应图象压缩编码算法

提出了一种自适应图象压缩编码算法（ＡＣＣ）,该算法将绝对矩方块截断编码算法（ＡＭＢＴＣ）、内插法和四叉树技术有机结合起来,根据图象的局部特性调节编码算法．仿真结果表明ＡＣＣ算法与文献［５］中自适应算法相比,在相同的压缩倍数下,能得到更好的编码性能．     

完整的最小二乘递推算法

利用广义逆矩阵的理论,本文给出了完整的最小二乘递推算法,并由此得到若干很有意义的推论.     

基于自适应引导滤波的全景图像增强算法研究

虚拟实景漫游系统中的全景图像细节比较多,因天气、拍摄技术等原因导致图像场景不清晰而需要增强,增强的目的是为了突出全景图像的美景细节信息,提高场景视觉效果。为了增强全景图像的场景细节,本文提出了自适应引导滤波算法AGIF（Adaptive Guided Image Filter）。该算法利用具有较强细节提取能力的加权最小二乘滤波器WLS （the Weighted Least Squares）构建引导图像,对已有的引导滤波GIF（Guided Image Filter）进行改进,通过引入梯度值偏移量进行像素值自适应,突出全景图的图像边缘,使得全景图像的细节进一步增强。实践表明,增强后的全景图用于虚拟漫游系统,提高了旅游场景的用户体验。     

高斯白噪声下LMS算法的改进

自适应（ＡＲ）模型是数字信号处理中广为应用的一种模型,它的系数可以通过ＬＭＳ算法求解。但当输入信号受到高斯白噪声干扰时,用ＬＭＳ算法求得的解误差很大,所以提出了改进的算法。通过理论分析,指出这种算法的有效性。     

自适应滤波器的变换域LMS快速实现算法

本文提出了一种自适应滤波器的变换域ＬＭＳ快速实现算法，井给出了实现这种自适应滤波器的双层线性结构。较之传统的时域ＬＭＳ算法它具有更好的收敛性，并且可以抑制计算误差的积累，因而特别适合于用低低成本实现。此外，还给出了计算机模拟的结果。     

一类约束最小二乘估计的神经网络算法

提出一种求解最小二乘问题的新算法,该算法通过特定函数的饱和工作方式,保证最小二乘问题对约束条件的满足,同时实现方差最小化,克服罚函数法难以得到精确解的缺陷。给出了双边约束最小二乘问题存在最优解的充分必要条件,同时证明最优解的唯一性。该算法容易用连续型神经网络实现,网络中神经元状态轨迹收敛到最小二乘问题最优解相对应的平衡点。该算法具有指数收敛速率。     

一种小波域的分形图象编码新算法

本文在分析了小波域内分形图象编码原理的基础上, 将零树思想引入到小波域的分形图象编码中, 通过定义方向性零（ 子） 树的概念, 提出了一种小波域的分形图象编码的新算法．该算法简单实用、计算量小．实验表明, 对５１２ ×５１２ 的８ 比特Ｌｅｎａ 图象在ＰＮＳＲ 等于２９ ．６７ ｄＢ时, 压缩比达６６ ．４８ , 远远优于ＪＰＥＧ的编码性能, 是目前文献报道的有关小波域内分形图象压缩编码的最好结果     

基于最小二乘递推算法的半主动悬架系统参数辨识

为了减少在实体建模过程中的误差,本文对半主动悬架系统进行参数辨识研究。在对悬架结构进行分析的基础上,基于ADAMS建立了半主动悬架减振控制系统的实体模型。采用最小二乘递推算法对悬架系统各指标参数进行辨识,辨识后的输出响应曲线与MATLAB输出曲线基本吻合。仿真结果表明:最小二乘递推算法可以有效地降低误差值,提高悬架系统实体建模的准确性,对进一步的悬架系统控制策略研究具有非常重要的意义。     

一种基于突变信号分析和最小二乘法的指纹图像分割算法

针对指纹图像分割的问题,笔者提出了一种基于小波变换突变信号分析原理对指纹边缘进行检测。并结合最小二乘法拟合方法的指纹检测和分割算法。该算法首先将原指纹图像利用平滑函数进行平滑处理,然后使用高斯函数的一阶导数卷积计算水平和垂直方向的突变点,最后使用最小二乘法从不同方向拟合突变点。实验结果表明,该方法能够准确地将指纹图像从背景图像中分割出来。