Separating Overlapped Peaks of SF6 Decomposed Products Based on Iterative Curve-fitting Method

The SF6 decomposed products are very alike,so the peaks of the SF6 decomposed products are overlapped.It make us hard to quantitatively calculate.This paper introduced a method to separate the overlapped chromatogram peaks with iterative curve-fitting and Gauss function,and deduced the formula of the iterative curve-fitting;provided a method to calculate the initial value of the peaks intensity and width by iterative formula,and confirm the final peaks intensity and width to separate the overlapped signals.By the analysis of the real chromatogram data,it proved the validity of this method on the main components used in distinguishing the GIS internal defects.This method overcomes the influence of SF6 peak to the other thin concentration peaks,so it can be used in the study of the quantitative analysis of the decomposed products on different failures and different voltages.

相干激光测风雷达信号提取研究

激光测风雷达信号提取方法直接影响雷达的精度和测程,为了提高激光测风雷达的精度和测程,设计了一种基于高斯拟合的信号重心提取方法,先对傅里叶变换获得的频率谱进行高斯拟合,然后对拟合之后的频率谱进行信号中心频率计算。使用信号源输出的固定频率正弦信号进行测试,基于高斯拟合的重心法的平均测量误差为0.43 MHz,最大值法的平均测量误差为1.54 MHz,重心法的平均误差为1.18 MHz。使用激光测风雷达实测回波信号进行测试,基于高斯拟合的重心法测程为2850米,重心法测程为2550米,结果表明基于高斯拟合的重心法能够提高激光测风雷达精度,并提高激光测风雷达测程12.5%。

基于Gauss-Newton法的空间管形拟合算法的研究

三坐标测量仪在管类产品的加工验证中高频使用。在管形坐标的测量中,由于测量坐标系与设计测量系很难保持一致,通常需要将测量坐标在CAD软件中通过旋转、平移等操作与设计坐标进行吻合调整。但此操作依靠人眼进行吻合度判断,对比精度会大大降低,使三坐标测量仪的高精度得不到真正的发挥。本文在建立空间管形自由状态方程和两端约束管形方程的基础上,建立两种模型下的测量坐标管形与设计管形之间的最佳逼近目标方程,采用Gauss-Newton法对测量管形与设计管形进行最佳逼近求解,减少人为操作误差,提高测量精度。

基于Gauss-Newton法的L_1数据拟合

在数据拟合中 ,当个别数据存在较大测量误差时 ,采用 L1 准则对数据进行拟合要优于最小二乘准则。本文通过建立 L1 准则与最小二乘准则之间的关系 ,给出了一种基于 Gauss- Newton法的L1 数据拟合算法。计算结果表明 ,该方法易于理解 ,便于编程 ,具有一定的理论意义和现实意义。

Gauss-Seidel最小二乘渐进迭代逼近

几何迭代法,即渐进迭代逼近(progressive-iterativeapproximation,PIA),作为一种有效的数据拟合方法,吸引了众多研究者的关注,并获得广泛的应用.针对经典LSPIA算法收敛速度较慢的问题,提出一种基于Gauss-Seidel迭代方法的快速PIA算法,称为GS-LSPIA.首先,从给定的数据点中选取拟合曲线的控制点;然后,采用累加弦长法参数化给定数据点;最后,GS-LSPIA通过迭代地调整控制点来生成一系列拟合曲线(曲面),并且保证了生成的曲线(曲面)的极限是对于给定数据点的最小二乘拟合结果.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,GS-LSPIA算法比LSPIA算法需要更少的步骤和更短的运算时间.因此,GS-LSPIA是有效的,而且具有比LSPIA算法更快的收敛速度.

基于非线性Gauss-Markov模型与广义EIV模型的矿区高程拟合方法研究

论文以矿区沉降观测的高程异常拟合为案例,分别基于非线性Gauss-Markov(GM)模型和广义EIV(error-in-variables,EIV)模型详细推导了煤矿开采沉陷区高程异常拟合方法。通过实测数据和仿真数据表明:在实测实验中,由于是等权的方式,广义EIV模型与非线性GM模型的估计结果一致且精度相当,与文献[8]的结论一致,表明了论文方法的正确性;在仿真实验中,广义EIV模型的参数与外推检核点的高程异常估值的均方根均小于非线性GM模型的结果。这也表明在加权条件下,广义EIV模型处理精度要优于最小二乘法的仿真数据处理精度。因此,应结合实际情况,选择合理的方法进行矿区高程异常拟合。

仅测角定轨问题迭代格式的推导与应用

针对由仅测角信息确定卫星轨道的问题,建模为求解相应适应度函数零点的一类方法,分析了求解该问题的高斯-牛顿迭代法中涉及的观测时间步长、动力学方程求解步长和迭代格式步长三者之间的区别与联系。针对一般精定轨方法由于适应度函数高度非线性而难以构造有效迭代格式的问题,提出了初定轨与精定轨方法结合的定轨方法,并在理论上分析了该方法的可行性。通过数值实验验证了所提求解方法的准确性、有效性和高效性。

基于广义EIV模型的矿区高程异常的无缝推估算法

本文基于广义EIV(Generalized Error-In-Variables,GEIV)模型,提出一种矿区高程异常拟合的无缝推估算法。该方法可以顾及观测值之间的相关性,实现求解二次多项式系数的同时并推估出未知高程异常的一步法。通过实验表明,相比较于GEIV模型和Gauss-Markov(GM)的两步法,本文提出的方法求解多项式系数的均方根误差与广义EIV模型的精度一致,且优于GM模型,推估未知高程异常的精度分别提升50%和10%。

谱图曲线中高斯峰的分离算法与计算机实现

构造了把谱图曲线中所包含的两个高斯峰分离的算法.并利用计算机实现两个高斯峰的分离,从中得到每个峰的面积、峰高、位置等参数,研究证明此算法切实可行,具有一定和作用价值.

基于RSSI的动态权重定位算法研究

基于RSSI技术的静态权重定位算法由于不需附加设备,成本低,使用方便,适用范围广而得到了广泛的应用.针对RSSI测距容易受到各种干扰,静态权重算法不能同时解决定位的平均误差和最大误差的缺陷,提出一种新的结合RSSI测距数据处理的高斯拟合动态权重定位算法GFDWCL,并在ZigBee平台上实现了该算法.两种算法实验结果表明,该算法能很好改善定位的精度,同时将定位平均误差降低2/3、最大误差下降3/4.

低信噪比星象质心定位算法分析

对于星空观测CCD图像,为了对低信噪比目标星象进行天文定位,精确的提取目标星象的质心是至关重要的。首先,系统地推导了CCD星象质心定位误差产生的原因,分析得出提高星象质心定位精度的途径;然后,分别从星象插值和增强两个方面研究了提高星象质心定位精度的方法,通过仿真得出不同的插值算法和插值步长对星象质心定位的影响,并总结得出最佳的插值方法,另外,系统地分析了增强算法对质心定位精度的影响;最后,总结得出低信噪比星象质心提取的最佳方法,为星象的天文定位奠定了基础。

高斯拟合亚像素边缘检测算法

针对传统边缘检测算法的定位精度低、对噪声敏感等缺点,提出基于函数曲线拟合的亚像素边缘检测算法——梯度方向高斯曲线拟合亚像素定位算法。该方法首先在边缘附近选取一系列点,求得这些点的灰度值,进而求得这些点的梯度值,然后运用高斯曲线来对这些点的梯度值进行拟合,最后通过拟合曲线求得高斯曲线的对称轴位置即为亚像素位置。实验表明该算法能够很好地实现亚像素定位,通过与其他两种亚像素定位算法的比较,得出该算法运行时间较短,效率较高。

基于高斯曲面拟合的亚像素边缘检测算法

提出了一种基于高斯曲面拟合的亚像素边缘检测算法。该算法首先使用传统Canny算子进行边缘像素级的粗定位,再以粗定位边缘像素为中心取5×5窗口获取梯度幅值,对其进行高斯曲面拟合,在梯度方向上寻找局部极值点,从而达到边缘亚像素级的精细定位的效果。文中介绍了算法的理论依据,给出推导过程,并用螺旋测微器的标准间隙进行实例分析,对结果进行数据分析并与其他方法进行了比对。验证算法的分辨率为0.02个像素,精度达到0.1个像素,有效地提高了图像边缘提取的精确度。

面向大尺寸检测CCD图像中心提取精度的研究

大尺寸测量中,数字图像处理技术起到了至关重要的作用,而图像中心特征的提取精度是影响数字图像处理的核心因素之一。目前常用的中心特征的提取方法是传统质心法、灰度阈值质心法、平方加权质心法和高斯曲面拟合法质心法。由于采集图像时物体距CCD像面距离不固定,上述方法对不同物距采集的图像中心特征提取效果不同。现将在理论分析和仿真实验验证2个方面对这4种方法的特性进行比较。实验结果表明:高斯拟合质心法更适合较远距离采集图像的标定,而另3种质心法更适合较近距离采集图像的标定。

高斯多峰拟合用于生物质热解三组分模型的研究

对稻壳、稻秆、芒属和芦苇的热解过程进行热重分析(TG)。基于生物质热解三组分模型理论,运用高斯多峰拟合法对上述4种生物质的失重速率曲线进行解析。结果表明:4种生物质的热解失重速率曲线均可以分解成4个相互叠加的拟合峰,分别对应水分析出、半纤维素分解、纤维素分解和木质素分解。利用Coats-Redfern法计算了三组分的动力学参数。计算结果表明:半纤维素、纤维素和木质素热解的反应级数分别为2、1和2,活化能分别为152～180kJ/mol、206～248kJ/mol和32～42kJ/mol。最后采用重量加权平均法得到了4种生物质热解主要阶段的活化能。

基于高斯投影的经纬度距离参数修正方法

当经纬度求算实际距离时,要满足中小范围内和大范围内2点求取距离的误差要求,而误差会随着经度差增大呈非线性增长。针对此,改进经典高斯投影算法,拆分计算跨带经度的2点距离,利用经度差作为控制变量得到修正系数,对线性叠加的距离进行修正。实验结果表明,该方法能减少跨带误差,有效控制计算误差。

牛奶水溶液的荧光光谱研究

采集伊利、蒙牛公司生产的纯牛奶、高钙奶、高钙低脂奶,向5mL去离子水中分别加入0.17mL、0.20mL、0.23mL、0.26mL、0.29mL、0.32mL、0.35mL这6种牛奶样品,得到42份牛奶水溶液.采用日立F-4600荧光光谱仪测定样品在波长为315nm、320nm、325nm、330nm、335nm、340nm、345nm激发光诱导下的荧光发射光谱,对所得荧光光谱进行Savitzky-Golay平滑、FFT低通滤波后,利用高斯分解法对荧光谱线进行分解,将每个荧光光谱分解为5个基元高斯峰.讨论了各种牛奶发射光谱的规律和变化趋势,结果表明:所有牛奶水溶液的各个基元高斯峰,在相同激发波长下,其峰值位基本不变,当激发波长变化时,所有基元高斯峰会随激发波长的增加而红移;高钙低脂奶在波长较长的激发光照射下,各个基元高斯峰强度均大于纯牛奶和高钙奶;牛奶的浓度对总荧光光谱的影响较小.

核辐射堆积脉冲数字化判别

基于探测器能量收集特性及探测器输出脉冲的时间-幅度变化关系,研究提出用二项高斯公式拟合其变化曲线,根据拟合的6个参数判别脉冲是否堆积及其堆积形式。通过实际采集的脉冲信号验证了该方法的正确性。

高斯拟合在单道扫描ICP-AES光谱仪中的应用

在研究高斯拟合的数学原理基础上 ,给出了高斯拟合的算法 ,并将高斯拟合应用于单道扫描 ICP-AES( Inductively Coupled Plasma-Atomic Emission Spectrometry)光谱仪的谱峰扫描中。实际应用效果表明 ,在保证测量精度的同时 ,利用高斯拟合法测量谱峰 ,能使测量时间缩短近一半。研究证明 ,将高斯拟合应用于单道扫描 ICP-AES光谱仪是可行的。

基于Google Earth的岩层产状测量方法

针对传统的野外测量方法在自然条件恶劣区域测量难度大、效率低的问题,提出了利用Google Earth提供的数字地形和影像数据,通过C#编程实现全球任意区域浅层岩层产状批量快速计算的方法.该方法以Google Earth作为三维地理信息平台,通过Google Earth COM API实现与Google Earth交互,动态提取岩层分界点坐标数据;将WGS84椭球系下的大地坐标通过高斯投影变换为平面坐标,利用最小二乘原理对岩层面方程进行拟合,根据拟合出的平面方程计算岩层产状要素,并通过KML语言实现测量结果的三维可视化.应用实验表明,该方法具有获取数据便捷、可实时调整岩层分界点、计算结果直观可视等优点.