关于曲线检测的探讨

曲线测量一直是几何计量中的一个重点 ,本文阐述了已知曲线和未知曲线测量原理 ,利用 B样条拟合曲线 ,以及如何借助最小二乘对测量值 (二维 )进行最佳拟合和偏差处理     

压力传感器最小二乘直线不确定度评定及应用

主要介绍压力传感器最小二乘直线不确定度的评定方法,并结合试验数据,对测量结果不确定度和最小二乘直线不确定度进行了比较及说明。     

基于偏最小二乘的向后删除变量法及其在均匀设计中的应用

针对均匀设计中的小样本数据处理问题,讨论了一种偏最小二乘与向后删除变量法相结合的变量筛选方法。首先,利用偏最小二乘建立包含尽可能多的关键自变量的全模型,然后将向后删除变量法中的每一次最小二乘回归替换为偏最小二乘回归,得到基于偏最小二乘的向后删除变量法。实验结果表明,与逐步回归法相比．该方法的预测能力明显提高,且具有更好的稳定性。     

线加速度计模型方程系数的测量不确定度

阐述了线加速度计静态数学模型方程的精密离心校准方法，利用最小二乘原理推导了实验数据处理方法，并分析了线加速度计模型方程系数的测量不确定度计算方法。     

球形表面粗糙度测量中两种干涉图像处理方法

讨论了用带有数字图像处理和计算系统的麦克尔逊干涉涉显微镜测量像人工关节这样的球形表面粗糙度的方法，用数字图像处理方法处理等倾干涉和等厚干扰这两种干扰图像，并萃取出反映被测球面微观不平度信息的干涉带的边界线。本文推导了用最小二乘拟合原理计算标准最小二乘圆和圆弧的算法以及用获取的被测表面的微面不平度偏差计算表面粗糙度参数的方法。     

平面度误差的不确定度估计方法及取样点数量的确定

主要阐述在工程测量方案设计阶段,如何采用最小二乘法估算被测要素平面度误差的不确定度和如何确定合理的采样点数,即测量设备的单点坐标不确定度已知时,采用理想点坐标估算法,计算不定乘数系数,继而获得被测要素的采样点数量及其最小二乘法平面度误差的测量不确定度.     

一种在线测量平面度误差的新方法

介绍了一种测量平面度误差的二维最小二乘逐次两点设基分离法，设计了一套自动测量实验系统，并且编制了一套满足最小条件的平面度误差数据处理程序。     

最小二乘递推估计在人卫轨道改进中的应用

一、引言利用大量观测资料精确确定人造地球卫星的轨道,通常称为轨道改进。它能给出精确的轨道根数,为预报卫星位置,跟踪和各种应用提供可靠的依据。传统的天体力学轨道改进是根据少量的光学观测资料,用经典最小二乘法(使残差平方和达到极小)来求解的。而近年来出现了很多新的观测技术(如雷达、多普勒、激光等),在一次观测弧段中可以得到大量的精确资料。为了充分利用这些多资料的测量信息,以提高轨道改进的精度,最小二乘估计理论(即近代最小二乘)的应用是有利的。由于轨道改进是“事后处理”工作,而不是卫星的实时跟踪,因此,采用最小二乘的逐     

模糊最小二乘系统辨识——用于等精度测量

提出了一种新的系统辨识的方法--模糊最小二乘系统辨识法。它适用于处理等精度条件下测量得到的数据;同时,给出了一种确定测量数组中各次测量数据隶属度的方法,并进行了应用举例,所得结果与传统辨识方法结果比较,证明此法对提高系统辨识精度效果显著。     

直角尺自动检查仪的研制

介绍一种新型的直角尺检查仪。该仪器通过电感测头采集数据,配以高精度的直线导轨,实现了多点测量;采集的数据经过最小二乘拟合,直接得出被测角尺的直线度和垂直度;由计算机处理数据并给出相应的可视化测量报告;能够对仪器自身的系统误差实现自动修正。     

基于Gauss-Newton法的L1数据拟合

在数据拟合中，当个别数据存在较大测量误差时，采用Ｌ１准则对数据进行拟合要优于最小二乘准则。本文通过建立Ｌ１准则与最小二乘准则之间的关系，给出了一种基于Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ法的Ｌ１数据拟合自满。计算结果表明，该方法易于理解，便于编程，具有一定的理论意义和现实意义。     

在光电效应测定普朗克常数实验中测量方法的讨论

在光电效应测量普朗克常数实验方法中,分别采用零点法、曲率法和拐点法确定截止电压,并应用最小二乘法进行直线拟合求出普朗克常数数值进行比较,结果表明,曲率法测普朗克常数的相对误差为1.07%,零点法为1.60%,拐点法误差最大,在实验中要求学生采用合适的方法处理数据。     

一种有效的粗大误差判别方法

提出了一种以灰色系统理论为基础的粗大误差判别方法，该方法对测量数据少或者难于寻求统计规律的测量过程尤为有效，与算术平均滤波法一起使用可以提高数据处理的效率。理论分析和测试结果表明，采用上述的数据处理方法可以有效地提高测量系统的测量精度和测量效率。     

多传感器融合目标跟踪

分析了基于成象和雷达两种传感器对目标状态的测量模型及其融合模型。针对两种传感器之间测量信息的不同步问题,给出了一种基于最小二乘法的不同步信息之间的时间配准和融合方法,并设计了跟踪滤波器。     

有序递推滤波修正系统误差方法

本文将推广卡尔曼滤波的原理拓展到对测量元素逐个进行滤波的处理。从理论上证明它可以提高状态向量滤波结果的估值精度，而且它可以减少求逆公式的计算量。本文应用该方法导出了轨道测量数据处理的有序递推自校准系统误差的方法及公式。     

确定相干机器多噪声源位置的方法研究

提出利用均匀线阵接收的数据构造一种矩阵进行奇异值（SVD）分解,以实现对相干噪声源的方位估计。利用这种方法,通过改变阵列中心位置便可确定机器多噪声源位置。计算机模拟和声学实验证实了这种方法的可行性。     

利用卡尔曼滤波求取直升机气动导数的应用研究

本文主要介绍利用低通滤波、卡尔曼滤波及最小二乘法求取直升机气动导数的方法。本方法的特点是,通过低通滤波使旋翼高频成份的影响减至最小,同时求取试验数据的测量噪声和过程噪声,然后通过卡尔曼滤波使试验数据包含的随机噪声减至最小,最后用最小二乘法求得直升机的气动导数,为了提高卡尔曼滤波的准确度,用最小二乘法由试验数据求取直升机的气动导数作为卡尔曼滤波时的初始导数。计算结果表明,该方法可使试验数据中包含的噪声大大减小,误差带减少70％以上,而计算工作量又远远小于最大似然法。     

高速采样测量数据处理方法研究

探讨在新一代高精度测速体制下,外测数据原有处理方法应用到高采样率数据时的缺陷,提出将原始采样数据分段、分层进行多次处理,结合二步最小二乘、等距样条拟舍和区间长度自适应的时间多项式中心平滑技术,可降低每次处理的数据量,并逐步滤除周期噪声与色噪声,提高了处理结果的精度。