二维线性相位FIR滤波器设计的投影最小二乘算法

考虑二维线性相位矩形对称FIR滤波器的约束最小二乘设计问题,即在通带和阻带逼近误差不超过给定值的约束下使逼近误差平方和最小.提出一个投影最小二乘算法,它是一个交替地更新有效约束集及将二次误差无约束极小点(最小二乘解)逐次投影到有效约束边界的迭代过程.通过二维FIR低通圆形滤波器和方形滤波器的设计例子,对算法的性能进行了仿真,并与基于内点算法和有效集方法的设计程序进行了比较,结果表明本文算法具有很高的效率.

正定二次规划的投影最小二乘算法

提出了正定二次规划问题的投影最小二乘算法 .该算法先求目标函数无约束优化问题的解 ,再将此解逐次投影到有效约束的边界 .迭代过程中不断更新有效约束 ,最终得到问题的有效约束集 ,进而得到问题的解 .将该算法应用到FIR滤波器的约束最小二乘设计中 ,算法分析及约束FIR滤波器的设计例子都表明该算法的计算量远小于目前最流行的二次规划算法———有效集方法 .

近红外光谱技术结合反向区间偏最小二乘算法-连续投影算法预测哈密瓜可溶性固形物含量

采用近红外光谱技术结合数据降维的方法,建立了哈密瓜可溶性固形物含量的预测模型,对原始光谱进行特征区间选择,共选取了6个子区间,432个光谱变量;将6个联合子区间的光谱数据分别结合特征选择竞争性自适应重加权采样算法、遗传算法、连续投影算法(successive projections algorithm, SPA)提取特征波长;再使用选取的特征波长以及特征区间波长作为模型的输入变量,利用极限学习机和偏最小二乘算法(partial least squares, PLS)建立哈密瓜可溶性固形物含量预测模型。结果显示,反向区间偏最小二乘算法+SPA+PLS建立的预测模型最优,模型的校正集相关系数为0.923 4,预测集相关系数为0.878 8,模型能够准确预测哈密瓜可溶性固形物含量。