改进的局部最值分段多项式拟合算法精确校正拉曼光谱基线

基线校正作为拉曼光谱预处理极为关键的步骤之一,对进一步拉曼光谱数据分析和实现拉曼成像等有重要意义。目前,最常用的基线校正算法基于多项式拟合,由于其采用手动或半手动的形式,因此依赖人工经验,对用户的专业性要求较高,处理过程繁琐,处理结果差异较大。同时,在使用过程中,多项式阶数及移动分段窗口难以选择确定,因此处理的结果常出现欠拟合或过拟合现象。针对传统多项式拟合算法的此类局限性,改进了局部最值分段多项式拟合(NPPF)算法用于精确校正拉曼光谱基线。首先采用了改进的基于分段的局部最值算法,选取光谱中最宽峰底部轮廓的近似横向宽度作为背景点窗口宽度,依次选取窗口内的最小两个值作为需要拟合的背景基线点,避免直接比较或者人工选取导致的背景点选取困难,实现更准确地选取每个背景轮廓基线点。然后通过每个窗口三次拟合迭代覆盖的方式,得到三个拟合曲线函数,选取窗口内每个点对应三个曲线函数值,分别计算与前一拟合值的差值绝对值,取绝对值最小的曲线函数值作为此点拟合曲线值,从而较好地避免了传统分段多项式拟合(PPF)算法中的欠拟合和过拟合现象,同时也确定了拟合过程中的阶数和分段窗口。模拟了两种不同背景类型的拉曼光谱,将NPPF与PPF算法分别对两种模拟光谱进行处理比较,发现NPPF处理结果均方根误差(RMSE)小,证实NPPF较于PPF的优越性。最后,对实际样品(烯啶虫胺、罗丹明6G)的拉曼光谱进行了NPPF和PPF对比处理,发现NPPF的拟合基线较为准确,证实该算法NPPF在拉曼光谱基线校正预处理中具有广泛的实际应用价值和前景。

基于MCM的多项式最小二乘法拟合的不确定度评定

通过利用仪器校准证书中的校准结果内容,可以从中得到测量值对应的修正值。为了获得任意测量值的修正数据,采用多项式最小二乘法进行拟合是一种常用手段。在研究拟合后修正值的不确定度的评定时发现,测量值的扩展不确定度会对其评定产生较大的影响。本文基于蒙特卡洛法(CMC法),对多项式最小二乘法拟合的修正值进行不确定度评定,通过利用Python编程实现MCM法评定其不确定度的步骤,获得不确定度结果。因此,MCM法在评定多项式最小二乘法修正值拟合的不确定度评定提供一定的技术参考。

基于改进的局部二值拟合主动轮廓模型的指静脉图像分割

对应用于图像分割的局部二值拟合(LBF)模型进行改进,提出一种加权全变分局部二值拟合能量泛函分割模型。改进后的模型在加权全变分分量中加入边缘停止函数,使得模型对边缘信息更加敏感,解决了指静脉图像对比度低、不易分割的问题。同时模型中采用正则化约束项,避免水平集函数的重新初始化,缩短了演化时间。对合成图像和真实指静脉图像的分割实验结果表明,本文模型比LBF模型具有更强的边缘细节分割能力,且不易陷入局部收敛,更加适用于指静脉图像的分割。

基于改进的水平集局部二值拟合模型车牌分割算法

本文提出了改进的LBF模型的轮廓演化能量函数,它结合了CV模型的能量项加快了演化速度,并在结合LBF模型中的局部均值信息的同时,引入图像的局部方差和全局方差信息.实验结果证明该方法能够提供准确的光滑的闭合的边界,精度可以达到亚像素级,系统的识别准确率高.

曲线曲面局部最小二乘渐进迭代逼近

作为一种有效的大数据拟合方法,曲线曲面最小二乘渐进迭代逼近方法(LSPIA)吸引了众多研究者的关注,并获得了广泛的应用。针对LSPIA算法拟合局部数据点效果较差的问题,提出了一种局部的LSPIA算法,称为LOCAL-LSPIA。首先,给定初始曲线(曲面)并从给定的数据点中选择部分数据点;然后在初始曲线(曲面)上选择需要调整的控制点;最后,LOCAL-LSPIA通过迭代调整这一部分控制点来生成一系列局部变化的拟合曲线(曲面),并且保证生成的曲线(曲面)的极限是在仅调整这部分控制点的情况下拟合部分数据点的最小二乘结果。在多个曲线曲面拟合上的实验结果表明,为达到相同的拟合精度,LOCAL-LSPIA算法比LSPIA算法需要的步骤和运算时间更少。因此,LOCAL-LSPIA是有效的,而且在拟合局部数据的情况下比LSPIA算法的收敛速度更快。

正弦余弦算法求解含有异常值的非线性数据拟合

针对非线性数据拟合问题,建立以残差的平方和与绝对值和为目标的最小二乘与最小一乘模型,采用正弦余弦算法计算模型参数.计算结果表明:如果数据的分布是对称且无异常值,则最小二乘得到的结果与最小一乘得到的结果基本一致;如果数据存在异常值,则异常值对最小二乘有着较大的影响,而对最小一乘的影响较小.

基于直方图和二次椭圆拟合的瞳孔高效检测

为了提高瞳孔检测效率,提出了一种基于直方图二值化和瞳孔二次椭圆拟合的检测方法。该算法首先计算瞳孔图像的直方图,利用直方图找到最佳二值化阈值,对二值化后的图像进行瞳孔区域筛选和填充;在此基础上,使用改进星射线法找到瞳孔边缘,剔除瞳孔伪边缘点,将最小二乘椭圆拟合方法和Huber损失函数相结合,进行第一次瞳孔椭圆拟合。利用拟合的椭圆继续排除边缘杂点,最后利用边缘点进行第二次正确拟合瞳孔椭圆。从第二帧图像开始,以前一帧图像的瞳孔中心为中心,缩小图像检测区域。实验结果表明,该瞳孔检测算法在5像素的误差范围内检测成功率达到86%,算法运行时间仅需4.29 ms,具有较高的实用性。

基于整体最小二乘的稳健点云数据平面拟合

针对点云数据平面拟合方法没有完整考虑测量数据中的误差及系数阵中误差的情况,提出稳健整体最小二乘点云数据平面拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估值。实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和稳健整体最小二乘拟合法对仿真点云数据和真实点云数据进行平面拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性。

稳健整体最小二乘直线拟合

针对常用直线拟合方法在数据存在粗差或异常值扰动时,存在拟合结果不稳定的缺点,提出一种稳健的直线拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过利用一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的直线参数。实验结果表明,稳健整体最小二乘直线拟合不仅考虑了全部观测值中的误差,而且能剔除数据中的粗差或异常值,精度更高,结果更为可靠。

常规二次多项式拟合地震数据

在传统的地震数据拟合技术中大都采用正交多项式拟合方法,这种拟合方法的拟合结果存在拟合不够准确的缺点,导致处理后地震数据的主频降低、断点变形。对产生这些现象的原因进行了分析,指出拟合过程中拟合中心点随正交多项式系数的改变是导致拟合不够准确的主要原因,提出采用常规二次多项式取代正交多项式进行数据拟合,以克服正交多项式拟合方法的缺陷。针对常规二次多项式系数扫描时由于系数彼此影响使计算量增大的问题,采用先线性拟合再微调的办法予以解决;针对扫描过程中拟合系数不能直接采用最优化算法的问题,采取了先大步长等间距扫描确定最佳拟合函数的单极值区间,然后再用二分法进行最佳拟合系数扫描的措施,节省了计算时间;针对拟合过程中出现断点模糊这一问题,采用中值约束下的矢量分解技术来解决。最后,利用理论模型和实际资料对常规二次多项式拟合方法进行了验证,结果表明,在处理后的地震数据中,随机干扰得到了很好的压制,同相轴的连续性得到了增强,断点准确。

总体最小二乘平差方法在GPS高程拟合中的应用研究

由于最小二乘(LS)进行GPS高程拟合参数估计未考虑系数矩阵误差,尝试采用总体最小二乘(TLS)平差方法进行参数估计。在TLS平差的粗差探测方法进行粗差剔除的基础上,对TLS平差方法在GPS高程拟合中求解的参数及其精度进行分析,通过与LS的对比表明,混合总体最小二乘的拟合结果最为合理。

基于比例整体最小二乘的GPS高程拟合

针对GPS高程拟合过程中GPS基线观测量和水准高程观测量含有误差且残差中误差不相同的情况,在整体最小二乘(TLS)基础上引入比例因子λ来确定残差中误差的大小,即比例整体最小二乘(STLS)。实例计算表明,STLS比TLS和LS能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。

总体最小二乘法在直线拟合中的应用

总体最小二乘方法(TLS)是近年来出现的一种较新的平差方法,与传统最小二乘方法(LS)不同的是,TLS可以同时顾及系数矩阵及观测值的误差。为此,介绍并推导了基于奇异值分解方法(SVD)的总体最小二乘(TLS)估计的计算方法,最后通过该方法在直线拟合中的应用,验证了该方法的有效性和可行性。

基于最小二乘法拟合直线的研究

文章针对二值图像中直线方向的检测问题,提出了基于最小二乘法的检测算法。给出了最小二乘法的基本原理,并以Visual C++为开发平台,用C∕C++编程实现了原始图像的输入和拟合直线图像的输出。

线性模型中拟合优度的局部影响分析与诊断

本文首先针对线性模型的拟合优度统计量Ｒ２提出了删除值诊断方法。同时，对拟合优度Ｒ２所构成的扰动曲面进行研究，通过计算该曲面上零扰动点处的斜率和二阶导数或者曲率来检验扰动面的局部影响程度。实际例子说明了本文提出的方法非常有效而且简洁，尤其在处理具有掩盖现象的局部影响分析问题时，本方法更为有效。

基于区域相似度的局部拟合活动轮廓模型

针对局部二值化拟合(LBF)模型不能分割纹理图像和收敛速度慢等问题,提出一种结合局部拟合与区域间相似度的活动轮廓模型。该模型在LBF模型中引入基于图像梯度信息的加速因子和基于相似度局部拟合的相似项,通过在能量泛函中加入区域间灰度概率分布的相似信息,抑制图像噪声和提高分割准确度,引入梯度信息,能够放大目标轮廓附近驱动力,提高图像分割速度。实验结果表明,与LBF模型相比,该模型对噪声有较强的鲁棒性,能够分割纹理和灰度不均匀图像,且具有较高的分割速率。

线接触EHL状态下中心压力和二次压力峰的拟合公式

研究了线接触EHL状态下载荷、速度、材料参数对中心压力和二次压力峰的影响,在对大量数值解结果进行分析和回归的基础上,给出了中心压力幅值和二次峰压力幅值的拟合公式,并对拟合公式的精确性进行了检验。结果表明,在相当宽的参数范围内,提出的拟合公式的精度令人满意,可以满足工程设计要求。

基于改进最小二乘法拟合的车道线检测

提出了一种新的适用于自主驾驶系统的车道线检测——基于改进最小二乘法拟合的车道线检测。算法首先将摄像头采集的一帧帧图像,截取感兴趣的下半部分进行灰度变换,得到灰度图像;其次采取高通滤波,小波变换,来进行边缘增强与检测;之后采取最小阀值二值化得到二值化图像,采用最小二乘法拟合车道线;最后车道线的跟踪采用粒子滤波。实验表明,该算法简单、鲁棒性强,能准确地检测到车道标识线。