正交多项式回归方法及在传感器校准与测量数据处理中应用探讨

结合传感器校准时可重复试验的特点,对正交多项式回归方法及其在传感器校准与测量数据处理中的应用,用叠代算法解决由传感器实测数据和校准多项式逆解被测物理量问题进行了探讨,并说明用此叠代法同样可适用于计算机适时转换和录取。     

用切比雪夫多项式对实验数据的曲线拟合

本文研究利用切比雪夫多项式对实验数据的曲线拟合。插值点的选择利用了代数插值余项的小化原理。利用切比雪夫多项式的性质，导出多项式系数的计算公式，它具有简洁特点，同时也易于计算机的实现。本文选择了两个算例，其一是二元机翼绕流，其二是圆柱绕流型阻。对这两个算例分别对表面压力分布及圆柱尾流区相对速度分布进行曲线拟合。在此基础上，对切比雪夫多项式拟合方法进行了讨论。     

NASA航天飞机遥测数据的维特比译码器

用于处理航天飞机遥测数据的数据通信系统已在新墨西哥白沙靶场这里的遥测主控站JIG-56中建成。因为航天飞机数据进行了卷积编码,因此该数据系统需要Viterbi译码器。但是航天飞机采用的是非标准码,过去勾空间飞行器提供译码器保障的工厂已不再生产这些译码器。由于没有其他公司为航天飞机数据译码设计Viterbi译码器,为此研制了这种所需的译码器。本文叙述了这种译码器的性能要求及其设计。     

锥体目标空间进动特性分析及其参数提取

空间进动是弹道导弹中段飞行过程中锥体目标特有的运动特性，本文首先建立了锥体目标空间进动数学模型，给出了姿态角与空间进动参数的关系式，并利用进动参数获取了反映目标质量分布特性的惯量比。然后通过对目标RCS回波数据进行多项式拟合，估计进动参数，以此为雷达目标识别提供新的技术思路。仿真实验结果表明本文提出的算法能够有效估计出目标的进动角。     

RS（31，15，17）码的设计与软件实现

介绍了RS码的优点及选用RS（31，15，17）码的原因，阐述了RS码的构成及其基本原理，详细阐述了RS（31，15，17）码的编码设计和译码设计，用软件实现了编，译码过程并进行验证，得到了有用的结论。     

基于系统误差诊断的多测元融合算法

在多测元目标跟踪定位中,结合测元的匹配特性,提出"三选二"原则诊断并估计少数测元上的系统误差,以多测元最小二乘多项式滤波抑制随机误差,从而提高目标定位精确度的数据融合新方法。以三测元为例给出了具体在微分域和积分域进行匹配诊断的步骤。在估计并扣除系统误差之后,进行三通道最小二乘多项式滤波以更有效地抑制随机误差。仿真计算结果表明该方法能够有效地发现和估计系统误差,同时指出在积分域进行匹配诊断和估计的精度要优于微分域匹配诊断。     

试验数据处理中插值问题的解决方法

本文结合试验数据处理实际需要，论述了数据处理过程中插值问题的解决方法，即样条插值法。文中给出了相应的最佳转换公式，并结合试验分析了样条插值所带来的误差，证明完全满足试验要求。     

一类二维样条插值函数的最佳误差估计

本文主要结果为下述定理。 定理:设x(uw)是矩形域上关于该矩形上均匀分割的二维双三次样条插值函数,且x(uw)满足条件(5),则x(uw)在矩形域R边界上的节点处的四阶混合偏导数有估计式: |S_(i,0)|≦|A[i,n—1]||ε_(n,0)| |B[i,n—2]||ε_(0,0)|=[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2…(-1)~n 4]|ε_(n,0)| sum from h=i to n-2 (-1)~(k(k-2)-(i 1)(i-2))[0,-4,(-j)~2 4…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~(k 1) 4][0,-4,(-1)~2 4,…,(-1)~(k 2)4] (-1)~(i(i 1)/2)/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~n 4]|ε_(0,0)|其中等号成立的条件分别为: A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(n0),ε_(00)>0 A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(nm),ε_(0m)>0 其中 i=1,2,…,n—1. j=1,2 …,m—1.     

基于数字滤波的B-样条插值法在图像旋转中的应用

提出一种基于无限脉冲响应和有限脉冲响应数字滤波技术的快速 B-样条插值法 ,并将其应用于实时图像旋转处理中。为了优化旋转后的图像质量 ,本文采用 3次 B-样条对图像旋转后的像素点灰度值进行插值运算。另外 ,通过对传统图像旋转矩阵的分解 ,将图像在二维空间中的旋转运算分解成为三步在一维空间内平移运算 ,使插值运算在一维空间中完成 ,从而简化了图像旋转数据处理中的插值运算。最后 ,还提出了一种以硬件方法完成高阶图像插值运算实现图像旋转的新方法 ,并针对 2 5 6灰度级 ,2 5 6× 2 5 6像素的图像 ,设计出一个以 FPGA为核心的实时、高质量的硬件图像旋转系统。     

基于Elman的荧光油膜厚度近效测量

为解决荧光油膜灰度与厚度现标定方法（微小高度装置法）存在采集工况复杂、标定周期较长等缺陷，提出了一种新的近效测量方法，该方法只需极少量标定数据，便可达到与现标定方法相近的效果。近效方法利用了Elman动态神经网络对小样本数据进行量程扩展并引入一维插值算法使扩展后的数据项平滑，对解算出的三维荧光油膜厚度数据采用二维插值算法进行二次平滑以求得完整的厚度分布图。经模拟试验结果显示，通过该近效方法进行厚度测量最终可以清晰、准确、定量地显示荧光油膜厚度分布，与目前广泛使用的微小高度装置法相比效果相近，在荧光油膜汇集处（较厚区域）误差最大不超过±2.5μm，在平滑适中及较薄区域误差不超过±2μm，达到荧光油膜厚度工程测量标准，为飞行器全局摩阻测量提供了一种新标定思路，具有一定的实际工程应用意义。