一个简洁的最小二乘法拟合程序

一个简洁的最小二乘法拟合程序陈乃强（河北师范学院物理系石家庄０５００９１）用最小二乘法对含有随机误差的离散数据进行曲线拟合，能将变量ｘ与ｙ间变化关系的ｍ对测量值，总结成ｘ、ｙ间最可几的函数表达式ｙ＝ｆ（ｘ）．但由于此方法所需计算量甚大，故只有在微机已...     

基于Matllab的约束最小二乘法拟合磁滞回线

由实验测得的磁滞回线数据的是一系列离散、带噪声的值。通过约束最小二乘方法对曲线进行分段拟合,使曲线的畸变程度得到了改善,准确地表达磁滞回线的特性,为磁材料的定量分析述提供了基础。     

基于最小二乘法的波面函数拟合

采用最小二乘法对特殊波面函数进行数据拟合,并得到通用性公式。为制作产生特殊波面的计算全息元件打下了数学基础。     

Lotus123软件用于最小二乘法作参数估计

一、引言lotus 123是一种多功能的集成软件,具有先进的表处理功能,灵活的数据库管理功能和完善的图形处理功能。它最显著的特点是完全采用点菜单操作方式,即使不具备计算机专业知识的人也能很快地掌握它的使用。将它用于物理教学实验中的数据处理,与现在一般采用Basic、Fortron等高级语     

基于多尺度分析和加权最小二乘法的非制冷红外条纹噪声校正算法

为了提高红外成像质量的同时更大程度地保持纹理信息,提出一种多尺度分析和加权最小二乘法的条纹噪声非均匀性校正算法.该算法利用加权最小二乘法对图像进行平滑,应用小波变换提取平滑图像的垂直分量,并将其垂直分量替换为原始图像的垂直分量,利用小波重构输出校正后的图像.算法能够精准地去除红外噪声,而不会带来更加麻烦的"鬼影"问题.用该算法对多组不同红外图像数据进行仿真实验,并与其他先进的红外条纹非均匀校正算法进行对比分析,结果表明所提算法校正结果有较好的视觉效果和图像质量评估参数.     

最小二乘法在杨氏模量实验中的应用

本文采用最小二乘法对拉伸法测量金属丝的杨氏模量实验数据进行了处理,既充分利用数据还减小实验误差。为了避免大量的计算工作,引入excel软件快速准确处理实验数据。     

基于MATLAB的最小二乘法处理杨氏模量测量数据的研究

分析了支撑共振法测量固体材料杨氏模量的实验原理,用最小二乘法代替外延法处理测量数据,给出MATLAB数学软件具体处理程序,运行得到试样基振频率并直接求出其杨氏模量以及相对误差,大大的简化了实验的计算处理过程并且减小了实验误差。     

最小二乘法在伏安法测电阻实验中的应用

本文介绍了最小二乘法的原理和伏安法测电阻中电流表内接法和外接法的原理,给出了最小二乘法在伏安法测电阻实验数据处理中的应用。     

基于Excel的实验数据最小二乘法计算探讨

最小二乘法是实验数据处理中最重要的方法之一，但因其计算比较繁杂，教学中使用较困难。本对Excel中三种计算方法进行比较，探讨最小二乘法计算的简便方法。     

Phase aberration compensation of digital holographic microscopy based on least squares surface fitting

Digital holographic microscopy allows the numerical reconstruction of the complex wavefront of samples, especially biological samples such as living cells. In digital holographic microscopy, a microscope objective is introduced to improve the transverse resolution of the sample; however a phase aberration in the object wavefront is also brought along, which will affect the phase distribution of the reconstructed image. We propose here a numerical method to compensate for the phase aberration of thin transparent objects with a single hologram. The least squares surface fitting with points number less than the matrix of the original hologram is performed on the unwrapped phase distribution to remove the unwanted wavefront curvature. The proposed method is demonstrated with the samples of the cicada wings and epidermal cells of garlic, and the experimental results are consistent with that of the double exposure method.     

基于拉曼光谱和最小二乘支持向量机的橄榄油掺伪检测方法研究

为实现橄榄油中掺伪油类型的识别和掺伪量预测,对掺入葵花籽油、大豆油、玉米油的橄榄油共117个样品进行拉曼光谱检测,并用基于多重迭代优化的最小二乘支持向量机模型对掺入油的类型进行识别,综合识别率为97%。同时分别采用最小二乘支持向量机、人工神经网络模型、偏最小二乘回归建立橄榄油中葵花籽油、大豆油、玉米油含量的拉曼光谱定标模型,结果显示最小二乘支持向量机具有最优的预测效果,其预测均方根误差(RMSEP)在0.007 4～0.014 2之间。拉曼光谱结合最小二乘支持向量机可为橄榄油掺伪检测提供一种精确、快速、简便、无损的方法。     

识别运动声源随机阵列生成法研究

针对随机阵列结构设计方面欠缺高效的生成方法这一问题,在保证阵列对声源识别精度的前提下,提出一种在极坐标下用于识别运动声源的随机阵列生成方法。根据声阵列识别运动声源的原理,推导了非等间距基本同轴圆环的半径,再通过降列分区、极坐标下条件筛选和模拟评价三个步骤,生成适用于识别运动声源的目标随机阵列,最后进行数值模拟和运动汽车噪声源识别实验进行验证。研究结果表明,用该方法能够高效地生成目标随机阵列,与常用规则阵列相比具有更良好的声源识别特性,并且具有准确的运动声源识别性能。     

最小二乘法线性拟合中参数的确定问题

指出一些文献在讲术最小二乘法线性拟合中参数确定时存在的问题。     

基于矢量阵的运动声源柱面聚焦定位方法试验研究

本文基于被动合成孔径原理, 在建立运动声源矢量阵近场柱面聚焦测量模型的基础上, 分别研究了适用于单频线谱信号和宽带连续谱信号的矢量阵柱面聚焦定位方法, 通过数值仿真计算了该方法在多种误差条件下的定位精度, 并进一步通过舱段模型试验对该方法的工程实用性和正确性进行了详细的分析和论证. 舱段模型试验结果表明, 柱面聚焦定位结果与壳体振动能量分布规律符合较好, 该方法不仅能真实反映声源位置信息, 而且能反映不同频带内声源能量分布的相对大小, 具有良好的定位效果.     

基于声场重建的材料吸声系数测量方法

针对现有方法对材料吸声系数进行现场测量时存在低频测量误差大的问题,本文提出了一种利用扬声器线阵列对材料吸声系数进行现场测量的新方法。该方法使用基于能量比值约束的最小二乘法在待测材料表面进行平面波声场重建并结合双传声器传递函数法对材料的吸声系数进行测量。数值仿真表明在100～1600 Hz频率范围内,新方法在未加约束时能够对材料的吸声系数进行准确测量。在半消声室中利用新方法测量了三聚氰胺泡沫的吸声系数,分析了能量比值约束值对测量结果的影响,并和阻抗管以及其它两种现场测量方法的测量结果进行了对比。结果表明该方法能够对吸声材料在160～1600 Hz频段内的吸声系数进行准确测量,并且相较于现存的现场测量方法,新方法具有更低的测量频率下限。     

基于小波核偏最小二乘回归方法的混沌系统建模研究

基于核学习的强大非线性映射能力,结合用于回归建模的线性偏最小二乘(PLS)算法,提出一种小波核偏最小二乘(WKPLS)回归方法. 该方法基于支持向量机使用的经典核函数技巧,将输入映射到高维非线性的特征空间,在特征空间中,构造线性的PLS回归模型. PLS方法利用输入与输出变量之间的协方差信息提取潜在特征,而可允许的小波核函数具有近似正交以及适用于信号局部分析的特性. 因此,结合它们优点的WKPLS方法显示了更好的非线性建模性能. 将WKPLS方法应用在非线性混沌动力系统建模上,并与基于高斯核的核偏最小二乘 关键词： 小波核 偏最小二乘回归 混沌系统 建模     

基于 L-曲线参数优化的均匀声场重建算法

为了得到最小二乘法声场重建问题的稳定解,通常需要引入Tikhonov正则化方法。然而正则化程度取决于正则化参数的选择。针对这一问题,提出了一种基于L-曲线法参数选择的均匀声场重建算法。该算法根据重建误差与扬声器功率计算得到L-曲线,该曲线上曲率最大的点所对应的参数值作为Tikhonov正则化参数的选值。确定正则化参数后可进一步得到扬声器权系数以及重建均匀声场。针对不同正则化参数取值方法,对控制区域进行均匀声场重建以及重建性能仿真。仿真结果及实验表明,L-曲线法实现了重建误差与扬声器驱动信号功率之间的平衡。     

Modelling of chaotic systems based on modified weighted recurrent least squares support vector machines

Positive Lyapunov exponents cause the errors in modelling of the chaotic time series to grow exponentially. In this paper, we propose the modified version of the support vector machines (SVM) to deal with this problem. Based on recurrent least squares support vector machines (RLS-SVM), we introduce a weighted term to the cost function tocompensate the prediction errors resulting from the positive global Lyapunov exponents. To demonstrate the effectiveness of our algorithm, we use the power spectrum and dynamic invariants involving the Lyapunov exponents and the correlation dimension as criterions, and then apply our method to the Santa Fe competition time series. The simulation results shows that the proposed method can capture the dynamics of the chaotic time series effectively.     

基于激光水下爆炸声源的声探测技术

基于激光水下爆炸的声探测技术,设计了激光声水下目标探测器。对激光水下爆炸声源的产生机理进行研究,并开展水下探测器发射声信号检测的实验。实验结果表明：强脉冲激光聚焦于水介质产生爆炸性球面声源,探测器内部的声反射面将球面声信号转变为高指向性的平面波信号。通过对探测器的发射信号和接收的目标回波信号进行数值计算,得到探测器发射信号具有波束指向性窄、距离分辨力高和探测距离远等特点,满足水下目标探测的应用需求。