稳健总体最小二乘拟合在地铁监测中的应用

城市地铁建设中,必须对施工过程进行数据监测,分析监测数据的发展趋势,判断地铁建设的安全稳定性。文章结合了稳健估计和总体最小二乘拟合的思想,提出了一种稳健的总体最小二乘多项式曲线拟合模型,利用该模型对福州市地铁某在建工点的沉降监测数据进行模型构建。实验结果表明,本文的方法比最小二乘拟合法的拟合效果更佳,对数据的预测精度能达到1mm以内,证明了该方法在地铁监测中的可行性。

EMD包络线拟合算法改进及在泡沫尺寸趋势提取中的应用

包络线拟合是EMD算法中的关键步骤,针对现有三次样条插值(CSI)法拟合包络线存在插值点冗余、端点发散、拟合松散等问题,提出了改进的EMD包络线提取算法。将插值点由传统的极值点改为特殊点,并对特殊点分段处理,删除冗余点;利用加权最小二乘多项式拟合对边界的特殊点进行三次拟合,求出端点值作为边界处的插值点抑制端点效应;用带约束的保形三次埃尔米特插值法替代三次样条插值方法,保证每个插值子区间的单调性使得拟合更紧密。定义包络线与信号的方差和以及曲线长度协同作为评判标准,判定所提算法拟合效果良好,在浮选泡沫尺寸趋势提取中的应用也验证了其有效性。

基于传感器融合预测的改进跟踪前馈控制方法研究

针对光电跟踪系统中CCD相机反馈帧率较低,延迟较大导致跟踪高速目标能力差、响应能力差的问题,提出一种基于传感器融合预测的改进跟踪前馈控制方法。为减小融合获得目标高阶运动状态噪声大的问题,提出一种基于微分跟踪的传感器融合策略;针对图像反馈延迟问题,提出一种降阶匀加速Kalman模型,根据融合获得的运动学信息,结合Kalman滤波进行预测跟踪,补偿脱靶量的时间延迟,得到近似真实的目标位置和速度、加速度信息;针对低频输入信号引入闭环扰动问题,提出一种快速数据扩展方法,实现低频信号到高频信号的扩展;根据传感器融合预测结果,设计跟踪前馈控制器,提高系统的响应速度。仿真结果和实验结果均表明该前馈方法能够对CCD反馈延迟导致的跟踪误差进行补偿。实验结果表明:该方法能够大幅提高系统对高速目标的跟踪性能,在目标运动状态相同条件下,相比补偿前跟踪误差减小约83.67%。

几种插值和拟合算法在潮汐插值上的应用分析

本文针对实测潮汐数据存在个别错漏或异常的问题,基于拉格朗日插值、牛顿插值、最小二乘多项式拟合等算法,利用C#编程实现,计算了不同算法的潮汐插值结果,提出了不同类型的潮汐数据的较优的插值方法,提高了潮汐数据的质量和精度。海洋潮汐是海道测量的基础数据,数据质量的优劣影响着海上航行的安全和经济效益。潮汐数据通过人工观测水尺或验潮仪自动观测获取,但都可能存在个别潮汐数据误差较大或者异常等问题。

心电信号ST段形态识别算法

针对目前心电图ST段诊断准确度不高,容易受到噪声干扰的情况,提出了一种基于最小二乘多项式拟合的ST段形态识别算法。首先利用二次样条小波经过Mallat算法检测出心电信号中的QRS波群,然后检测出T波、QRS波群起点、J点、T波起点等特征点,依此判断ST段偏移方向,并将ST段分为直线型和曲线形,最后通过多项式拟合算法来确定直线型ST段的斜率和曲线型ST段的凹凸方向。通过MIT-BIH心电数据库的数据文件的仿真实验验证了该算法用于ST段形态识别的准确度在90%以上,实验表明,该算法减少了ST段特征点检测过程中噪声的干扰,提高了ST段形态识别的准确度。

轴承尺寸检测数据的异常值检测与数据处理研究

针对轴承尺寸检测系统中检测数据存在异常值和数据波动的问题,对异常值检测的方法和轴承尺寸检测数据的分布特点进行了研究,对异常值的产生与数据波动的原因进行了归纳,提出了一种基于箱型图理论异常值检测与最小二乘多项式拟合相结合的方法。首先,运用箱型图理论对检测数据进行了异常值筛选,再使用检测数据的中位数暂代了异常值;然后,利用最小二乘多项式拟合法对异常值暂代处进行了校正,且通过拟合的方式重新估计了检测数据;最后,通过轴承检测设备对其进行了实验验证。实验结果表明:该方法可以快速、高效地识别轴承尺寸检测数据中的异常值,有效地降低检测数据的波动性,箱型图法异常值识别率为7.5%,高于3σ准则法2.3%;最小二乘多项式拟合法可降低检测数据50%的波动性,显著提高检测结果的准确性。

基于数据驱动的导弹伺服液面预测

针对导弹伺服机构液压源液面下降的问题,根据导弹伺服液面实测数据,采用支持向量机、神经网络集成和最小二乘多项式拟合3种数据驱动方法对伺服液面高度进行模型辨识。通过对实测数据仿真分析,发现不同输入维数对预测精度有所影响:当输入维数为4时,支持向量机预测误差最低;不同输入维数下,最小二乘多项式预测误差最稳定,且综合误差最小。

基于行间留白的文档图像校正方法

基于2D图像处理的文档图像校正技术通常先进行单词或字符分割,会导致算法复杂、耗时。针对该问题,提出一种改进的校正算法。运用向上优先区域生长法搜索行间留白,实现行间分割得到弯曲行图像。对弯曲行图像采用改进二遍扫描法标记字符四连通区域获得行基点,对行基点使用最小二乘法拟合三次多项式,并将多项式曲线拉直拼接出全图。OCR应用和对比实验结果表明,该算法可提高字符识别率,并且能得到较好的视觉效果。

GPS数据与低精度底图数据配准方法研究

提出了一种GPS数据与低精度底图数据配准的方法,即利用四参数坐标转换模型与最小二乘多项式结合,在实现GPS数据向底图的坐标系转换后,通过坐标差值拟合实现坐标配准。实验表明,该方法将样本点的GPS数据与底图配准中误差由高于3 m降低至1 m以内。

基于统计预报模型的滑坡位移预测研究

滑坡预测中,由于不同的时间段导致滑坡位移的变化不同,相同模型不一定完全使用于整个预测过程。需要根据滑坡位移时间段的选择,选择不同的预测模型和方法解决这种问题。基于统计预报模型中的二次指数平滑法、最小二乘多项式拟合法、灰色GM(1,1)法进行滑坡中短期位移预测分析。预测结果表明,二次指数平滑法和最小二乘多项式拟合法预测值变化较平稳,灰色GM(1,1)法预测数据波动较大。根据总体预测趋势,二次指数平滑法、最小二乘多项式拟合法、灰色GM(1,1)法均具有一定的拟合性。最小二乘多项式拟合法的预测精度优于二次指数平滑法和灰色GM(1,1)法,数据预测误差较小,位移预测值与真实值更加接近。

宽温区高精度压力传感器补偿方法研究

为满足航空航天、船舶等领域对高精度压力传感器的需求,针对硅压阻压力传感器温度漂移大的问题,该文提出一种采集电路和补偿方法。根据压敏芯体在不同温度下的压力输出特性,采用最小二乘多项式拟合与三次样条插值相结合的方法,对传感器芯体的温度灵敏度和非线性进行补偿,使传感器在较宽的-30~90℃温度区间内,输出精度达到±0.04%FS。该电路和算法可规范化,工程应用操作简便。

心电信号噪声处理的研究

心电信号是一种微弱信号,是现代生命科学研究的重要组成部分,但其非常容易收到噪声的干扰。因此,想要检测心电信号就必须要采用能够抑制噪音的技术,同时也要增强心电信号中的有用信息。所以需要提高对波形的检测识别能力,也需要对心电信号进行去噪音的预处理,尤其是对那些干扰心电信号非常强的噪音,预处理对心电信号的作用显得尤其重要。本文的主要目的是针对心电信号的原理进行详细分析,并根据其特点,对于不同的噪音选取不同的降噪方法进行描述。