基于1 H-NMR实验数据的三次样条插值函数模型对热解褐煤孔隙演化的研究

孔是影响褐煤物理性质的重要因素,为了探究褐煤在不同热解温度下的孔径分布,本工作首先利用低场核磁技术(1H-NMR)获得了不同温度下热处理褐煤孔径分布的离散数据;然后基于这些离散数据构建了三次样条插值函数模型,通过构建的函数模型得到不同于离散数据的新的孔径分布数据;最后将由函数模型得到的新的孔径分布数据与实验数据对比,分析了函数模型的精度,重点考察了温度阈值范围,并从物理化学角度分析了孔径分布变化的原因。结果表明:随着实验温度的升高,胜利褐煤的孔结构在低于200℃时主要以小孔(10~100 nm)和大孔(100~1000 nm)的形式存在;200~500℃微孔(<10 nm)和裂隙(>1000 nm)居多;在715~950℃时产生更多的裂隙,总体向大孔和裂隙方向移动。函数模型在1H-NMR数据基础上能较准确地预测孔径分布及温度阈值,在预测热解褐煤总体孔径分布时,与实验数据相比,当温度低于550℃时,预测值的均方根误差(RMSE)偏小,当温度高于550℃时预测值的RMSE偏大。预测不同尺寸孔分布占比时,微孔的占比误差值仅在3.09%以内,小孔的占比误差为0.85%~22.12%,大孔的占比误差值为0.18%~7.95%,而裂隙的占比误差在4.43%以内,精度较高。通过函数模型预测得到,在200~300℃内热处理褐煤孔径分布变化趋势的温度阈值为250℃,这与实验结果的拟合度较高;在500~950℃内孔径分布变化趋势的温度阈值为715℃,这与实验得到的温度阈值700℃有偏差,是由函数模型在预测700℃下热处理褐煤总体孔径分布时的RMSE较大所致。预测结果说明了三次样条插值函数模型对不同温度热解褐煤煤样的孔径分布具有较好的预测精度。

采用三次样条函数拟合蚊媒密度概率分布及其风险评估

目的研究登革热蚊媒MOI风险的概率分布,为更加科学精准开展MOI风险评估提供新方法。方法采用三次样条函数、累积概率分布和Python语言编程对广州市2016—2019年各月MOI监测数据进行拟合分析。结果本研究绘制了广州市1-12月的MOI风险评估概率分布表和分布图。1-12月各月累积概率小于0.01和0.05的MOI临界值分别在7.54~60.12、5.02~34.10之间。该临界值均在1月最低,其次是12月和2月;均在6月份最高,其次是5月和7月。1-12月各月MOI风险等级为传播、暴发和流行的概率分别在5.07%~66.60%、0.25%~36.19%、0.00%~16.80%之间。传播、暴发和流行的风险概率最低值均出现在1月,其次均在2月;最高值分别出现在7月、7月和6月,其次是6月、6月和5月。结论广州市各月的MOI风险概率分布具有显著的季节性消长规律和特征,在开展登革热蚊媒监测评估与控制工作中值得重视。三次样条函数和累积概率分布拟合法为开展MOI风险评估提供了新的分析方法。

融合黄金人工鱼群和三次样条插值的机器人路径规划研究

原始鱼群算法中,觅食行为具有随机性,步长、拥挤度为固定数值,算法寻优效率低下,寻优范围固定,收敛速度慢且可能出现局部最优等局限性。为解决此问题,采用黄金正弦算子改进觅食行为,提高单条鱼寻优效率与寻优范围,通过拥挤度和步长自适应提升算法的探索和开发能力以及最优解的精度与迭代速度。同时,改进食物浓度,保证路径的可行性。通过仿真验证,与传统鱼群算法、分段自适应鱼群算法比较,证明本算法在路径长度和规划时间都有优势,证实了算法的有效性和稳定性。

基于三次样条插值的M-QAM载波相位估计

在基于高阶调制的相干光通信传输系统中,接收端信号受相位噪声干扰会对系统性能产生直接的影响。传统的盲相位搜索(BPS)算法具有较高的线宽容差,适用于多种调制格式,但随着调制阶数的增加,用于BPS的测试相位数量会急剧加大。针对M元正交振幅调制(M-QAM)格式,本研究提出了一种新的低复杂度载波相位估计(CPE)算法。首先利用BPS算法,得到B个测试相位和平均欧氏距离之间的关系;然后在此基础上,提出了一种基于三次样条插值(CSI)的两级BPS载波相位估计算法,得到(2B−1)个等间隔插值相位和平均欧氏距离之间的光滑曲线关系;最后取曲线的最小值处所对应的相位值为最优相位估计值。仿真结果表明,在使用少量测试相位的前提下,通过CSI算法可以有效地对载波相位进行恢复,与BPS算法相比,CSI算法乘、加法器计算复杂度分别降低了38%和42%(16-QAM),为载波相位恢复提供了新思路。

基于三次样条插值法的柱面近场测量欠采样修正算法研究

为解决暗室近场测试效率低的问题,本文针对天线近场测量中高效测量方法进行了研究,提出了一种柱面近场欠采样恢复算法。该算法利用高精度的三次样条插值(cubic spline interpolation,CSI)法对未采样的点进行恢复,可减少采样点数,提高测试速度。此外,在柱面近场欠采样恢复CSI求解过程中充分利用系数矩阵的正定、对称等优良特性,使线性方程组的计算量从O(n^(3))降为O(n),大大提高了CSI的计算效率。最后使用插值后的近场幅度和相位结合柱面近远场变换理论求得天线远场方向图。为验证所提出算法的有效性,试验测试了天线样机,试验结果与理论分析一致。

三次样条插值算法在油品计算分析中的应用

基于三次样条插值算法,分析南海某油田的实沸点温度分布(TBP)数据,与实际蒸馏曲线及HYSYS模型对比发现,三次样条插值可以实现精馏曲线的良好复现。对基于三次样条插值算法切割得到的虚拟组分进行物性计算,结果表明,切割组分总体密度和比热容与实际值差别不大,但分子量误差较大;对基于三次样条插值算法切割得到的虚拟组分进行相图计算,在低于临界压力时,除北区油田露点数据外,泡、露点计算结果和HYSYS模型基本一致。

MFCDD优化三次样条平滑算法在继电器数据插值中的应用

继电器参数众多,并且对各参数的测量方式和测量间隔不同,释放电压等参数相较于时间参数等实时测量参数,数据量较少,在进行相关分析时会造成结果精度较差的情况。提出一种形态波动一致性偏移距离(MFCDD)优化的平滑指标改进三次样条插值算法。引入平滑指标改进,对数据序列相关点的方差贡献率及单点平滑度进行分析,确定数据序列的平滑点及波动点;采用三次指数平滑对三次样条算法进行改进,确定改进后的插值表达式;引入形态波动一致性偏移距离对插值间隔进行确定,完成数据扩充。采用继电器吸合电压参数和释放电压参数对上述方法进行验证,结果表明上述方法对数据扩充具有较好的准确性。

半参数回归模型中非参数信号的推估——三次样条函数插值法

对于半参数回归模型yi=XTiβ+s(ti) +ei,在文献 [1 ]的基础上考虑其非参数信号s(t)的推估 (t) ,从而有利于研究非参数信号 ;接着给出了s(t)与 (t)的偏差大小 ,从而为推估的准确性提供理论依据 ;并以实例加以证明。

基于修正三次样条插值的红外SF_(6)气体传感器高精度标定方法

针对红外SF_(6)气体传感器存在温漂及标定精度较低的问题,提出一种基于修正三次样条插值的传感器高精度标定方法。采集传感器在不同温度、不同体积分数下的输出电压,按照误差小于总量程的2%为标准设置插值步长,对输出电压-体积分数曲线进行三次样条插值。在此基础上,利用相对误差的平均值修正插值结果。通过线性插值对同一体积分数的温度进行补偿,最终得到SF_(6)气体体积分数预测模型。对6只红外SF_(6)气体传感器分别使用三次样条插值、三次Hermite插值和多项式函数拟合的方法进行数据插值标定。结果显示:采用修正三次样条插值的标定方法可将误差控制在1.2%以内,标定的数据合格率达到99%。该方法标定过程简单、精度高,并且考虑了温度的影响,可广泛应用于大批量红外传感器标定。

基于观测数据的地表太阳形状B-样条函数模型

描述地面上接收太阳辐射能分布的函数被称为地表太阳形状模型。它对塔式光热太阳能发电中接收器上辐射能密度分布的精确仿真至关重要。光晕辐射能占太阳辐射总能量的百分比,也被称为光晕辐射能占比(CircumSolar Ratio,CSR),它是地表太阳形状模型中的一个重要参数。目前,常用的地表太阳形状模型普遍存在精度不高、计算所得CSR无法与输入CSR对齐、辐射能分布不连续、模型函数不能解析积分等不足。针对这些问题,文中提出了基于观测数据拟合的地表太阳形状张量积B-样条函数模型。首先,对两个观测数据集进行数据清洗、去噪、归一化、分组平均和拼接,得到具有不同CSR值、随入射角度偏移θ变化的84组太阳辐射能扫描剖面数据;其次,选择变化最剧烈的CSR为0.005这组数据,以θ为自变量,进行带约束的B-样条函数拟合(二次规划问题),拟合过程中,通过差分进化算法优化节点向量,并通过实验确定最优控制系数的数量;然后,采用上述节点向量、控制系数数量,以相同的方式拟合其他CSR值的83组数据;最后,将所得84个单变量B-样条函数模型作为输入,以CSR为自变量对其控制系数进行拟合,并类似地确定节点向量和控制系数数目,最终得到以CSR和θ为自变量、具有12×15个控制系数的张量积B-样条函数模型,即地表太阳形状模型。与已有模型相比,该B-样条函数模型是一个C2光滑的模型,具有CSR对齐、拟合精度高和辐射能分布可解析积分的优点。

结合三次样条插值函数的地铁地表沉降监测预报模型

沉降监测数据预报可为工程的施工和运营管理提供有效参考数据,使工程施工与管理人员提前采取相关措施以保障工程安全。本文以某地铁地表特征点的沉降监测数据预报为例,运用Matlab语言编写三次样条插值函数拟合外推预测程序,顾及观测数据量和时间间隔两种因素分别建立了3种不同的预测预报模型,从内插拟合精度和外推预测精度两方面进行了对比分析,可为工程应用提供参考。

一种基于三次样条插值的风电场出力预测评估方法

本文提出了基于三次样条插值曲线拟合的风电场功率评估方法,采用样条法来构造曲线。样条法是用一平滑曲线来对各主干点进行拟合的方法。它是通过构造多项式(一个或一组不同阶多项式)来形成一条把所有主干点连接起来的平滑曲线。本文通过三次曲线去拟合风电场出力曲线,进而构造出风电场出力预测的评估方法,其拟合效果比线性插值估计更接近于工程实际。

基于三次样条插值的扩展谱减语音增强算法

语音识别系统易受噪声影响,采用谱减法等传统语音增强算法滤除噪声,但存在“音乐噪声”的困扰。针对该类问题,提出一种基于分数阶傅里叶与三次样条插值的语音增强算法。对语音进行分数阶傅里叶变换,并采用谱减法对含噪语音进行预处理,通过基于维纳滤波的噪声估计器来估计噪声,实现噪声的迭代更新;采用三次样条插值将含噪语音与估计噪声进行函数化;将函数化后的含噪语音与估计噪声进行几何谱减法处理,获得纯净语音。仿真结果显示:与传统的语音增强算法相比,所提算法在改善“音乐噪声”的问题上效果明显,同时也改善了语音可懂性和语音质量。

基于PIA的非均匀三次B样条曲线Hermite插值

提出基于渐进迭代逼近(Progressive Iteration Approximation,PIA)的非均匀三次B样条曲线Hermite插值算法.首先,以给定数据点作为初始控制顶点,采用累加弦长法得到节点序列,通过构造误差向量更新控制顶点,迭代生成插值数据点的非均匀三次B样条曲线.当需要同时插值数据点和单位切向时,在每个节点区间上插入一个节点;当需要同时插值数据点、单位切向和曲率向量时,在每个节点区间上插入两个节点;更新初始控制顶点,进而迭代得到插值B样条曲线.理论分析表明算法是收敛的.数值算例结果说明,与均匀三次B样条曲线插值算法相比,当相邻数据点间距离变化程度越大时,该算法的收敛速度越快,在相同误差条件下迭代次数更少.

基于三次样条插值法的储能锂电池建模与参数辨识

针对锂电池低荷电状态时输出变化大和模型参数辨识困难问题,提出一种基于三次样条插值法的建模与参数辨识方法。首先建立了含SOC动态的三阶3RC-3D等效电路模型,分析了低SOC时应用最小二乘法对不同模型参数进行辨识产生的误差。在此基础上,结合三次样条插值法的拟合特性和合适的边界条件,构造了三次样条插值函数,在SOC≤10%区间进行了模型各参数辨识,并拟合出了模型参数变化曲线。最后,将辨识后的模型参数曲线与混合脉冲功率特性HPPC(Hybrid Pulse Power Characterization)试验的实际测量值进行了对比。从比较结果看,本文所提的辨识方法减小了参数辨识误差,提高了模型精度,验证了在SOC≤10%区间应用三次样条插值法进行锂电池模型参数辨识的有效性。仿真结果表明,基于三次样条插值辨识方法建立的三阶3RC-3D等效电路模型能够高精度地跟踪锂电池输出外特性。

基于三次样条函数的激光雷达数据可视化插值法

传统的可视化软件与方法不能够准确地反映受大气湍流以及大气边界层影响的大气参数的细节信息,难以实现连续性的大气参数演变过程。提出了一种基于三次样条函数的激光雷达数据可视化插值法。分析了激光雷达数据的离散型特点,确定影响大气激光雷达数据可视化图形的关键因素,利用一定大气范围内的观测数据相互影响的关系,结合三次样条插值函数对插值数据进行修正并拟合观测数据的整体变化趋势。实验结果表明,该方法能够提高离散激光雷达数据间插值数据的准确性与可视化图形的平滑性,为激光雷达数据分析提供了有力手段。

基于三次样条插值的无线信号强度衰减模型

为提高指纹识别定位技术在无线网络中的应用效率,解决无线信号强度衰减模型计算效率低、构建复杂以及参数难确定等问题,提出使用较少参数实现精确的无线信号强度传播模型.该模型是一种经验模型,其由距离或信号强度的三次样条插值函数来调整经典衰减模型中的衰减因子,无需增加额外参数,计算简单.实验结果显示:在室内走廊环境中,该模型以10%的样本数据进行训练后,无线信号强度预测误差不超过0.4 dBm,由该模型生成校准数据,利用指纹识别法可获得平均误差1.3 m以内的定位精度.

应用三次样条函数快速计算插值FFT算法

加汉宁窗插值快速傅里叶变换(FFT)算法可以克服频谱泄漏的影响,消除用异步采样值测量电量时产生的误差,但其计算量较大,实时性较差。为了减小插值FFT算法的计算量,采用三次样条函数逼近加汉宁窗插值FFT算法函数,提出了应用三次样条函数的有效形式计算插值FFT算法,将插值FFT算法的谐波幅值修正系数曲线分为10段,给定11个等间距插值点,构造出计算插值FFT算法的三次样条函数的快速计算公式。该公式简单,程序实现方便,计算量小,在分段处连续,且为精确值,可以大幅度提高插值FFT算法的计算速度和实时性。仿真计算结果表明,应用三次样条函数的有效形式计算电量谐波幅值和频率,幅值误差小于0.1%,频率误差小于0.01Hz。

三次样条插值函数的数值稳定性

在插值节点非等距分布的情况下 ,研究了边界条件数据误差和型值数据误差对三次样条插值函数的影响 ,分别导出了第一类和第二类三次样条函数相应的误差估计公式 ,表明了边界条件和型值数据误差对三次样条插值函数的影响是随着远离端点而衰减的 ,从而证明了三次样条函数的数值稳定性 .

三次样条插值函数的构造与Matlab实现

三次样条插值函数边界条件由实际问题对三次样条插值在端点的状态要求给出。以第1边界条件为例,用节点处二阶导数表示三次样条插值函数,用追赶法求解相关方程组。通过Matlab编制三次样条函数的通用程序,可直接显示各区间段三次样条函数体表达式,计算出已给点插值并显示各区间分段曲线图。