基于LM优化的车载全景影像绝对测量方法

【目的】为解决车载全景影像在智慧城市、智慧城管、智慧交通等领域中应用不足的问题,提出了一种基于LM优化的车载序列全景影像绝对测量的方法。【方法】首先,对待测目标点在全景影像上的成像过程进行分析,详细推导了目标点绝对坐标测量的理论模型。其次,为解决该理论模型的优化求解问题,引入了对初值不敏感且收敛速度较快的LM算法,并对LM算法中的初值获取、函数构建、参数设置等问题进行了设计。最后,结合实际车载全景影像和目标点位实测数据,对所提的方法进行验证。【结果】该方法获得的目标点绝对坐标平面中误差和高程中误差分别为0.123 m和0.118 m,符合《城市测量规范》(CJJ/T 8—2011)中的相关要求。【结论】该方法能够有效获取全景影像范围内待测目标点的绝对坐标,从而为全景影像在城市部件普查、交通基础设施测量等领域的应用提供了可能。

基于x-LMS算法的直升机主动消振电力作动器系统研究

直升机前飞时,气动环境会导致不同方位角的桨叶出现气动载荷的瞬间不对称,通过基础结构传递会在机身形成大幅度的低频振动。为了消除多方向幅值变化的振动力,利用结构响应主动控制原理,设计了基于x-LMS算法的主动消振电力作动器系统,并进行了减振实验。首先,通过比较确定了单台作动器中两台电机同向旋转的方案。通过两台作动器的组合使用,推导出输出力的数学模型。其次,采用负载相位差交叉耦合的控制策略设计系统控制框图。针对存在耦合的相位外环,通过回差阵特征值法确定满足系统稳定裕度要求的参数范围,再根据灵敏度函数和输入跟踪性能在所得的参数稳定域内寻找最优解。然后,提出了基于x-LMS算法的直升机主动振动控制系统,并通过仿真验证了该系统的减振效果。最后,研制的实验样机进行了动稳态实验以及减振实验,验证了系统的实际减振效果。

基于改进变步长LMS算法的谐波电流检测法

针对传统基于瞬时无功功率理论谐波电流检测中的二阶低通滤波器无法同时满足检测精度和响应时间的问题,提出了基于改进的双曲正切函数变步长LMS算法(IVSSLMS)的低通滤波器提取p轴和q轴中直流分量的方法;将两个谐波电流的间隔时间通过适当的调节采样间隔次数来延长,目的是为了达到高次谐波的自相关性能迅速降为零。从理论上分析了算法性能的优越,给出了参数的取值,并在simulink中搭建了仿真模型,仿真实验结果表明,改进后的低通滤波器直流分量的跟踪速度提升了一倍,得到基波正弦波形的THD值下降了0.37%。并得出以下结论:在同样输电条件下,采用改进变步长LMS算法构成低通滤波器加快了直流量的跟踪,提取的基波分量更加接近于理想波形,提升了谐波检测的瞬时性和准确性。

水稻类病变突变体lms1的表型鉴定与抗病分子机制分析

类病变突变体是研究植物细胞死亡和抗病分子机制的重要遗传材料。通过辐射诱变粳稻品种武运粳7号,获得一个少见的抗病性下降的类病变突变体lms1(lesion mimic and disease susceptible mutant 1)。与野生型相比,该突变体叶片自发出现红褐色斑点,其株高、穗长、每穗粒数以及单株产量降低,但千粒重增加;对水稻白叶枯病的抗性显著下降,组织染色表明突变体的叶片中存在明显的细胞死亡以及活性氧的过量积累。遗传分析表明,lms1突变体的表型受单隐性核基因控制,利用图位克隆技术将lms1基因精细定位于水稻9号染色体Indel7和Indel8两个分子标记间,物理距离为62 kb。定位区间内候选基因的PCR扩增测序结果表明,其中一个编码泛素羧基末端水解酶的OsLMP1(Lesion Mimic Phenotype 1)基因第1个外显子中插入了一段长度为654 bp的序列,导致其蛋白翻译提前终止。利用蛋白组学技术分析了lms1突变体与野生型对照的蛋白积累水平,共鉴定到19个差异蛋白(7个上调、12个下调),主要参与氧化还原、叶绿素合成、光合作用等代谢途径。上述结果为进一步研究OsLMP1基因的功能及其调控细胞程序性死亡与抗病性的分子机制提供借鉴。

一种LM-BP加速搜索的周跳探测与修复方法

针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数量,利用1个电离层残差组合以提高小周跳探测敏感度;在构成3个线性无关的组合观测值后,使用LM-BP加速搜索算法进行周跳探测与修复。实验结果表明,相对常规的伪距相位组合与电离层残差组合联合方法,该方法能够提高周跳探测与修复性能,可探测小至1个的周跳,探测与修复整体时效有较大提升。

基于LM-BP神经网络的办公建筑逐时空调能耗预测

利用LM算法对BP神经网络进行改进,以提高模型收敛速度,减少迭代次数,并分别对夏季、冬季空调能耗模拟数据进行样本训练和测试,构建了LM-BP神经网络的办公建筑逐时空调能耗预测模型。结果表明夏季模型的预测值和模拟值之间的MAPE误差平均为5.74%,冬季模型的MAPE误差平均为5%,其误差均在10%以内,说明LM-BP神经网络在建筑空调能耗预测方面的可行性。并以成都地区某办公建筑实际空调能耗数据为基础对该模型进行了验证,其预测值与实际值平均相对误差为6.6%,说明建立的能耗预测模型能够满足实际工程的需要,准确的用电预测数据可为办公建筑用电侧进行实际电力市场交易提供科学的决策依据。

基于自适应LMS算法的跨声速风洞模型系统辨识

针对风洞试验模型系统辨识不准确的问题,利用自适应LMS(least mean square)滤波器模型对跨声速风洞模型进行系统辨识。由于实测信号中存在多模态耦合,为了提高系统辨识精准度,首先对输入输出信号作了FRF(frequency response analysis)分析得到试验模型俯仰方向前两阶模态,其次利用快速Fourier变换进行模态解耦,接着利用自适应LMS滤波器模型、传递函数模型、多项式模型对俯仰方向单模态进行系统辨识,最后得到了基于自适应LMS滤波器模型的俯仰方向一阶、二阶模态滤波器系数。通过对比不同数学模型的输出与输入之间的相关系数和均方误差及辨识结果,表明自适应LMS滤波器模型具有更高的系统辨识精准度和更简洁的数学模型结构。为后续风洞试验模型振动主动控制计算法的设计提供有力支撑。

求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法

结合经典的LM算法及其变形,提出了求解Hankel张量方程的修正自适应LM算法,并证明其全局收敛性和局部二次收敛性.数值实验验证了所提算法的可行性和有效性.

淘宝直播带货营销话术对消费者购买意愿的影响机制研究——基于LMS有调节的中介模型的实证

本研究基于LMS有调节的中介模型,从淘宝直播带货营销话术中的认识话术、认同话术和认购话术出发,围绕认知、情感、关系型心理契约、交易型心理契约构建理论模型。用Mplus软件执行潜调节结构方程的有调节的中介结构方程分析,旨在探究心理契约调节作用下,淘宝直播带货营销话术对消费者购买意愿的影响机制。研究结果表明:(1) 关系型、交易型心理契约在认识、认同、认购话术→认知→情感→消费者购买意愿的关系路径中存在调节作用。(2) 在关系型、交易型心理契约的调节作用下,认知、情感在认识、认同、认购话术→消费者购买意愿的关系路径中存在中介作用。根据实证结果,可以得知在关系、交易维度上淘宝直播带货营销话术对消费者认知、情感、购买意愿的影响机制,为淘宝电商主播及企业主播的直播营销提出相关建议。

连续时间的IS-LM模型可控制性与仿真研究

在现代经济学的标准假设下,建立连续时间的IS-LM动态模型,分析IS-LM动态模型的系统结构特征,设计连续时间的IS-LM动态模型的控制律,得到控制律的解析解并进行仿真分析。研究表明:连续时间的IS-LM动态模型具有能控性、能达性和完全能观性等系统结构特征;连续时间IS-LM动态模型系统可以任意配置其极点,使模型系统渐进稳定,达到输出调节并具有满意的动态性能,即在现代经济学的标准假设下,证实了IS-LM动态模型的可控性。根据模型假设及模型参数的经济意义设计仿真实验,仿真实验结果验证了所设计反馈控制律对连续时间IS-LM动态模型控制的有效性。因而,针对复杂多变的经济形势,科学设计经济政策,能有效实现经济调控的目标。

详解RStudio中使用lm函数及summary函数建模与模型检验的输出结果

使用RStudio,通过各种随机函数生成样本数据,再使用stats包的lm函数及summary函数建立线性回归模型,并对其输出结果的各项细则详细解读,叙述所用的理论与公式,并尝试用各种方法重新编程,从而对这个函数的建模原理得到更好的把握,能有助于更好地使用此函数建立合适的模型,并灵活地利用RStudio编程实现各种建模需要的输出结果。

基于LM5117的高转化率降压型直流开关稳压电源设计

针对降压型直流稳压电源体实际应用中积较大、频率较低以及不稳定的问题,提出一种基于LM5117芯片和PWM技术的降压型直流稳压电源系统。利用同步降压控制器LM5117驱动外部MOS场效应管,实现电压反馈、过流保护和环路补偿等功能,同时PWM技术可以有效提升系统的电压利用率。经由实际测试,该系统能够实现额定输入电压在12V~18V区间内,稳定输出5V电压,且最大输出电流为3A,同时效率达到90%以上。证明此稳压电源系统具有转化效率高、波纹小、抗干扰的特点。

基于LM3481高变比DC/DC升压反激变换器

现代电子设备对直流电源的性能、集成度提出了越来越高的要求。本文介绍了一种基于LM3481的高变比DC/DC升压电路,使用反激变换器拓扑,可将广泛应用的5V直流电源升压至175V直流电源,升压比达到了35倍,可应用于诸如辉光管驱动电源等使用场合。本文对此电路的拓扑、参数选择以及工作过程进行了分析与描述,使用TINA-TI软件进行电路仿真、并在实际电路当中进行了测试。仿真和测试结果表明,本文设计的电路具备良好的工作性能和工作可靠性。

基于改进粒子群算法的LM神经网络模型预测爆破块度

矿岩爆破块度是对爆破效果进行定量评价的重要指标,它直接影响到矿山各后续生产工序的效率和采矿生产的总成本。在解决这类动态非线性问题时,需要考虑爆破效果与影响参数之间的复杂关系。论文提出了一种改进粒子群算法的LM(Levenberg-Marquardt,莱文贝格-马夸特)神经网络模型,通过改进粒子群算法可提高LM神经网络对缺陷属性识别的计算精度,从而实现对爆破效果的预测。通过临江冷堡子硅石矿现场爆破实验实例,验证了该神经网络模型及计算方法的可行性及实用性。

基于LM算法的继电保护装置稳定性自动化检测方法

为增强继电保护装置稳定性检测的效果,提出基于LM算法的继电保护装置稳定性自动化检测方法。该方法首先对数据进行采集,并采用局部异常因子对数据进行预处理,以提高数据质量;然后,选取Weibull分布函数作为老化失效模型的基本函数,并对其进行求导,得到相应的失效密度函数,构建继电保护装置老化失效模型;最后,利用LM算法估计该模型的关键参数,以提高检测的准确性,并将更新后的参数输入老化失效模型中,实现继电保护装置稳定性自动化检测。结果表明,所提方法检测准确性较高,且具有较高的检测效率,可有效实现对继电保护装置的稳定性检测。

基于变步长凸组合LMS自适应滤波高原动态血氧检测系统设计

针对基于光电检测方法的血氧仪只能在静止状态下测试血氧饱和度(血氧)的问题,提出一种基于变步长凸组合LMS自适应滤波动态血氧检测方法。方法对原始光电描记脉搏波信号经预处理后,通过固步长与变步长LMS自适应算法组合,以三轴加速度计采集信号作为运动噪声参考信号,获得理想脉搏波信号再准确计算血氧值。在此基础上,开发了一套基于物联网的穿戴式高原血氧检测系统,经过模拟正常行走及在不同海拔条件下测试,最大误差不超过4%,验证了算法的有效性和准确性。结果显示,基于物联网的血氧监测系统对于高原旅游中高原反应的实时监测与提醒具有实际意义。

基于LM3150的Buck型DC-DC电源设计与仿真

讲解了DC-DC变换器的基本工作原理,以及其中一个十分重要的使用参数——转换效率。基于转换效率的问题,仿真设计该电源需要用到电源芯片LM3150以及利用到美国设计的用来仿真的软件,WEBENCH Power Designer设置开关电源的每个元器件数值,并综合考虑其价格、频率、精巧设计等方面的升级优化。最后通过软件仿真检验到设计出来的电源的稳定性很强,且转化效率更高。

基于LM方法的麻花钻刃带宽度测量研究

提出一种基于二值化的麻花钻刃带宽度检测方法。首先对目标边缘进行锐化,然后用巴特沃斯高通滤波提取边缘信息;其次通过改进的大津二值化算法对疑似边缘点进行阈值分割,获取边缘点坐标;再次使用列文伯格-马夸尔特(LM)方法对边缘附近的点进行拟合,得到刃带宽度曲线并求其拐点,求取麻花钻刃带宽度的数据。最后进行对比实验,用LM方法对未处理的M35直径2.5 cm的刃带图像进行处理得到刃带宽度1.467 mm,测量误差0.467 mm。改进后的测量结果为0.853 mm,测量误差为0.147 mm。

融合改进LM算法及动态时间规整算法的人体动作捕捉研究

人体动作捕捉是指通过技术手段捕捉人体的运动轨迹和姿态信息,广泛应用于娱乐、体育、医疗等领域.然而,现有的动作捕捉技术存在捕捉不准确、计算效率低等问题,影响了其在实时应用场景中的表现.针对这些问题,引入一种骨骼点坐标拟合优化Levenberg-Marquardt算法,并采用粒子群算法对其加以优化.同时采用动态时间规整算法进行人体动作捕捉及评估,以期实现人体动作的实时捕捉.结果显示,该算法对肩部侧平举这一动作的捕捉准确率最高达到了99.23%,明显优于其余对比算法.此外,该算法对深蹲动作的测试时间最短,仅为1.15 s,表明该算法在进行动作捕捉时具有显著的性能优势及很强的实际应用效果,为人体动作捕捉领域提供了新的解决方案.

一种变步长凸组合LMS自适应滤波算法改进及分析

为了避免单个滤波器在收敛速度与稳态误差上相互制约,从而导致系统性能降低的问题,本文采用凸组合最小均方算法(Combined Least Mean Square,CLMS),将快速滤波器和慢速滤波器并联使用,同时为进一步改善CLMS算法的性能,对已有的变步长凸组合最小均方算法(Variable Step-size Convex Combination of LMS,VSCLMS)做出改进,提出了一种新的VSCLMS算法.在该算法中,对快速滤波器选用以最小均方权值偏差(Minimization of Mean Square Weight Error,MMSWE)为准则的按步分析的变步长滤波器;对慢速滤波器采用以稳态最小均方误差(Least Mean Square,LMS)为准则的固定步长滤波器.通过理论分析与仿真实验表明,该算法能够在噪声、时变以及非平稳的环境下保持较好的随动性能,且在各个阶段均保持良好的收敛性,与传统的CLMS、VSCLMS算法相比,不仅具有更快的收敛速度,而且拥有稳定的均方性能和较优的跟踪性能,为自适应滤波算法的研究提供了一条可行途径.