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B样条方法是数据插值、拟合与平滑的重要方法。通过对de Boor-Cox算法计算路径的分析,给出了一种基于向量扩展的B样条基函数求值运算方法。分析表明,该方法具有并行计算结构和递推计算结构,利于计算机实现。同de Boor-Cox递推运算方法比,它能够同步计算出k次B样条的所有k+1个非零函数值,运算效率提高了2k+1倍。在最小二乘法B样条曲线拟合算法中的应用验证了本文算法的有效性。 相似文献
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为了减小航空发动机稳态建模的模型误差、降低复杂度及提升其实时性,提出了一种基于单纯B样条函数的航空发动机稳态模型建模方法。该函数是局部多项式基函数的线性组合,因此求解该函数为线性回归问题,通过运用广义最小二乘方法来求解B系数,从而提高计算效率和提高模型精度。最后建立了基于该算法的二维和四维涡扇发动机稳态模型,并分别与相同建模样本条件下的多输入多输出约简迭代最小二乘支持向量机稳态模型进行了比较,表明了单纯B样条建模方法不仅继承了B样条的算法复杂度低、存储数据量小和实时性好等优点,同时避免了最小二乘支持向量回归机不能拟合大样本数据的缺点,且拟合效果优于最小二乘支持向量机。 相似文献
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《燃气涡轮试验与研究》2019,(6):54-60
以三孔探针数据处理常用方法为基础,提出了一种新的三孔探针数据处理方法——相交曲线法。该方法利用三孔压力得到角度系数和速度系数,两个系数分别对应标定平面上的两条相交曲线,再通过简单迭代寻找在标定平面产生的唯一交点,该交点坐标即为对应的马赫数和角度。利用相交曲线法、样条插值法和最小二乘法,对同一状态同一支探针所测数据进行处理。结果表明,与样条插值法和最小二乘法相比,相交曲线法的数据处理精度相当,但效率提高了一倍以上,具有较高的实用价值。 相似文献
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基于递推平方根法的神经网络模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中。与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显。 相似文献
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基于最小二乘B样条逼近的观测数据野值剔除方法 总被引:8,自引:2,他引:6
本文提出了一种适用于弹道观测数据野值剔除的方法。该方法以最小二乘B样条逼近算法为基础,用拟合残差构造加权序列并通过迭代得到B样条系数的稳键估计,对各观测值与拟合值进行比较时在3σ准则的基础上引入偏度分析方法,以确保正确识别出观测数据中的野值,并以拟合值替代之。 相似文献
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由于火控系统误差模型未知且稳定性较差,采用Kalman滤波实现滤波时,其滤波特性较差;而此时最小二乘法是实际工程应用中的常用方法,但是容易产生参数爆发现象。文中提出了一种基于多输入-多输出(MI-MO)系统的递推阻尼最小二乘法,将其应用到火控滤波系统中。仿真结果表明,利用递推阻尼最小二乘法能达到递推最小二乘法同样的精度,且能明显抑制参数爆发现象,达到良好的滤波效果。 相似文献
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三维密集散乱数据的B样条曲面重建研究 总被引:2,自引:1,他引:2
选取适当的初始基曲面,根据最小二乘原理,以点到初始基曲面的最小距离作为迭代依据,提出和实现了三维密集散乱数据的B样条曲面的拟合算法。 相似文献
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为解决雷测数据中的随机误差分离问题,本文建立了雷测数据自由节点B样条非线性最小二乘表示的数学模型,介绍了确定样条节点数的方法,将弹道参数的求解问题分解为线性最小二乘的参数估计问题和非线性优化的求解问题,并通过求解最优节点和弹道参数实现了测量数据野值点的剔除、重构和随机误差分离。工程实践表明,该方法简化了数据处理过程,有效地提高了雷达准实时数据处理的精度。 相似文献
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基于最小二乘法的飞航导弹速度信息融合研究 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了利用最小二乘法融合北斗双星定位系统和平台惯导系统的数据,估计飞航导弹的速度误差参数,用以修正惯导长时问运行产生的速度漂移,也提出了利用雷达给出的视线角和视线距信息修正惯导的速度信息.数据融合采用了线性、非线性、无限时间域递推、有限时间域递推等多种最小二乘算法,分别对它们进行了数学仿真,结果显示了该算法的有效性. 相似文献
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基于样条约束“EMBET”再入轨道测量数据融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对再入轨道最小二乘交会解算方法数据利用率低、轨道解算精度差的问题,提出并实现了基于样条约束“EMBET”的再入轨道测量数据融合处理方法.该方法认为再入飞行轨道在时序上是相关的,可以利用三次B样条函数精确表示,建立了关于样条函数参数和测量系统误差的测量模型,从而大量压缩了待估参数数量,准确自校准系统误差,提高了轨道估算的精度和稳定性. 相似文献
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铣削过程在线辨识与极点配置自适应控制 总被引:3,自引:0,他引:3
研究了铣削加工过程的建模、参数在线辨识及自适应控制问题,为铣削过程建立了二阶离散传递函数模型,提出了一种修正的带遗忘因子递推最小二乘参数辨识算法,从而解决了普通递推最小二乘辨识算法中由于递推计算协方差矩阵衰退或膨胀引起辨识结果失真的问题,采用极点配置设计原理,为铣削过程推导了自适应控制的控制律。仿真和实验表明,修正的最小二乘辨识算法和极点配置自适应控制律是正确和可靠的,自适应控制器可获得所需的响应性能。 相似文献
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针对目前多维变量可靠度分析中广泛应用的均匀设计响应面法(RSM),指出了使用最小二乘(LS)法拟合拟线性回归模型时存在的局限性,并提出采用拟线性偏最小二乘(PLS)法来回归响应面系数。由于拟线性回归法限制了模型的形式,精度提高有限,结果也很不稳定,因此又提出用基于样条变换的偏最小二乘回归模型代替拟线性回归模型并用于结构失效概率的计算,既能处理最小二乘法无法解决的变量间多重相关性的问题,又能避开拟线性回归中预先对模型形式的假定。通过算例验证了基于样条变换的偏最小二乘法的适用性和有效性,尤其对于多维变量非线性程度较高的可靠度分析,与普通最小二乘法拟合的响应面相比,其模型更加精确,失效概率精度更高。 相似文献
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陀螺是框架式导引头控制稳定平台和解算视线角速度的重要器件。随着微机械陀螺(MEMS)广泛应用于低成本框架式导引头,许多学者开展了对MEMS陀螺的研究来提高导引头的制导精度。针对导引头MEMS陀螺输出噪声大、滤波后延时大的问题,提出了一种利用遗忘因子递推最小二乘进行时变AR模型建模并与抗野值Kalman滤波相结合的方法。利用遗忘因子递推最小二乘对AR模型进行参数估计,将实时AR模型的结果应用到自适应抗野值Kalman滤波中进行随机误差补偿。经过仿真和实物测试,时变AR模型抗野值Kalman滤波的均值、方差、Allan方差的噪声项比原始数据减少了90%以上,表现出比Kalman滤波更好的效果。 相似文献
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本文给出了从线性振动系统的自由响应识别该系统复模态参数的方法,把自由响应的表达式变为一个自回归方程和一个多项式方程,利用最小二乘递推与逐步扩阶递推的双递推法来进行参数识别。文中讨论了几个应用中的问题,并给出了计算机的模拟计算结果以及越野汽车车架的参数识别试验结果。 相似文献
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研究了光笔系统的自标定原理及算法,建立了自标定数学模型,并进行大量的计算机仿真,确定了求解系统自标定最小二乘问题的有效算法。并通过计算机仿真计算分析了光笔上点光源的分布位置对光笔系统测量精度的影响。 相似文献