基于最小二乘的地磁场测量误差补偿技术研究

地磁导航中获取地磁场的精确测量值是进行地磁匹配导航的前提和基础。论文针对实际地磁测量中磁力仪易受环境磁场干扰带来的影响补偿效果的问题,首先分析了软磁误差以及硬磁误差对磁场测量的影响效果,建立了地磁测量误差的参数化模型。采用ANSYS仿真软件,通过3对内径不同的亥姆霍兹线圈产生了3个方向的匀强磁场,从而实现了对地磁场的模拟。在此基础上,将磁力仪和干扰源建到仿真模型中,通过360度旋转磁力仪分别得到了有干扰和无干扰时的三维磁场值,然后采用最小二乘算法对模型参数进行了估计,最终实现了对磁场测量误差的补偿。仿真结果表明,该方法简单易行,简化了参数的求解过程,具有较高的误差补偿能力,地磁测量误差可以从20 000多纳特减少到几个纳特。     

最小二乘与最小一乘

最小二乘与最小一乘是回归分析中两个重要的估计方法,在这篇文章中,我们将通过线性回归给出它们的定义,并给出它们的优缺点,希望能为使用者提供方便。     

基于最小二乘支持向量机对偶优化问题的核偏最小二乘

提出了一种基于对偶优化的核最小二乘(KPLS)方法,把KPLS用最小二乘支持向量机的形式表示.推导了KPLS对偶优化形式的公式,且使其具有最小二乘支持向量机的风格.在初始空间中构造优化问题,应用核技术在特征空间中解对偶问题,这种解与非线性的KPLS具有相似性.实验验证了这种方法的效果,表明了该方法的有效性和优越性.     

基于Matlab实现最小二乘曲线拟合

物理量之间的函数关系在实际研究工作有很重要的作用.本文首先介绍了最小二乘原理.其次介绍了用Matlab实现曲线拟合以得到函数关系的方法和步骤.最后举例比较了采用不同方法进行拟合得到的结果.     

基于Matlab实现最小二乘曲线拟合

物理量之间的函数关系在实际研究工作有很重要的作用。本文首先介绍了最小二乘原理。其次介绍了用Matlab实现曲线拟合以得到函数关系的方法和步骤。最后举例比较了采用不同方法进行拟合得到的结果。     

整体最小二乘法与最小二乘法的差异性分析

加权整体最小二乘法(WTLS)估计变量误差模型(EIV)参数需要进行大量的矩阵运算,为了提升估计EIV模型参数的计算效率.本文以WTLS的平差准则为出发点,运用矩阵运算定理,研究了WLS与WTLS平差准则之间的联系,从理论上证明了最小二乘法(不加权)与整体最小二乘法(不加权)估计EIV模型参数的等价性;同时分析了在EIV模型参数是微小量的条件下,用加权最小二乘法(WLS)直接代替WTLS估计EIV模型参数的可行性.模拟结果表明,在坐标转换参数是微小量的情况下WLS和WTLS的解算结果基本一致,验证了理论分析的正确性.     

基于最小二乘法的曲线拟合研究

在工程应用和科学实验中,曲线拟合是对系统做出结论或预测的重要手段。因此拟合误差变得非常重要,而最小二乘法作为曲线拟合最常用的方法,因其更为准确、实用而被广泛应用。该文就最小二乘法对实验所获得的数据进行曲线拟合,并对整个拟合过程进行归纳和总结,其中一些主要步骤是在Matlab中实现的。     

基于相对误差的曲线最小二乘拟合

分析了最小二乘法的研究历史与现状,给出了高斯最小二乘法的几种研究思路,但是这些研究方法都没有考虑到高斯最小二乘法本身的缺陷。将通过一个实际的算例来分析高斯最小二乘法的缺陷基于绝对误差大体相同的前提之下,否则会产生很大的误差。在绝对误差相差不多的情况下,较小的数据的有可能产生较大的相对误差,这显然与实际情况不符。但通常情况下,观测数据往往按被观测量的相对误差进行评价,也就是说,被观测量越大,允许的实际观测量的误差也越大。从这个角度出发,将给出改进的最小二乘法。同时,从理论上证明其对应的法方程组的解是存在且唯一。最后给出相应的仿真算例,与高斯最小二乘法作比较,得到较好的结论。     

基于最小二乘法的BP算法

标准BP神经网络算法收敛速度慢是限制其广泛应用的主要原因．为此，以标准BP算法为基础，应用最小二乘法理论，提出了一种收敛速度快的BP算法——NLMsBP算法．仿真结果表明，和标准BP算法及其它改进形式比较，NLMSBP算法收敛速度大大提高，稳定性并未降低，这为BP神经网络应用于实时性要求高的场合提供了算法基础．该算法缺点是计算量大，所需计算机内存大，不适于大型网络的计算．     

基于最小二乘法的递推回归

推导出基于最小二乘法的回归系数、总离差平方和、残差平方和、回归平方和的递推计算公式,在此基础上可计算决定系数和复相关系数,并进行回归方程的显著性检验和回归系数的显著性检验.在整个递推计算过程中,只有在第一步计算回归系数时需要求逆矩阵,其余步骤均不需要求逆矩阵,可大大减少计算量.     

基于网格的最小二乘重建算法

与投影数据及系统的灵敏度等各种特性息息相关的迭代图像重建算法,一直是医学图像重建中热点问题.具有重建速度快特点的解析法却不能得到让人满意的图像,而迭代算法能得到质量较好的图像,但存在重建时间过长的问题.本文以图像的网格化模型为基础,对惩罚加权最小二乘重建算法进行相关改进.实验结果表明,改进后的算法具有较好的重建结果.     

多变量偏差补偿递推最小二乘法及其收敛性

对于带白色观测噪声的多变量自回归(AR)信号,提出了未知模型参数和噪声方差估计的偏差补偿递推最小二乘算法,用动态误差系统分析方法严格证明了所得到的模型参数和噪声方差估值是强一致的,即它们以概率1收敛于相应真实值。一个仿真例子说明了其有效性。     

加权最小二乘支持向量机与最小二乘问题的关系

研究了加权最小二乘支持向量机与最小二乘法的关系．证明了用加权最小二乘支持向量机作函数估计与在特征空间中用最小二乘法得到的解是一致的．加权最小二乘支持向量机选择核相当于最小二乘法选择基函数组．由此提出了采用加权最小二乘支持向量机解决最小二乘法问题的思想,保证解具有良好的推广性、鲁棒性与稀疏性．     

分段最小二乘曲线拟合

本文在一般最小二乘曲线拟合的基础上提出分段最小二乘曲线拟合的方案,讨论了联结分段拟合曲线的方法,并且给出分段最小二乘多项式拟合的计算方法.     

基于偏最小二乘回归分析综述

综述了偏最小二乘法直接求解的方法,以及不同情况下的偏最小二乘回归算法,总结其优点及局限性.     

最小二乘估计的不变性

本文推广了多元线性模型中最小二乘估计的概念,给出了参数函数的最小二乘估计的定义,并指出了最小二乘估计的不变性和它与充分统计量的关系以及在正态模型中它与极大似然估计的等价性。     

故障诊断的最小二乘估计法

本文讨论了故障诊断的最小二乘估计法，对故障系统应用最小二乘法估计出其状态参数值，并与系统标称值比较．从而诊断出系统的故障大小及部位．文中给出了一个仿真实例．诊断结果令人满意．     

基于光电技术的圆度测量及最小二乘评定

提出了一种基于光电技术测量圆度误差的新方法.该方法将圆度误差转化为轴上物点的移动,利用理想光组轴向放大率理论来实现微位移的放大,并通过采用位置敏感探测器将光斑像点的位移转化为电信号的输出,从而实现位移与电信号的转化;在测量圆度的同时,采用圆光栅来测量工件转角,实现整周的圆轮廓实时记录;对于圆度误差的评定采用最小二乘法,并经过对比实验,证实该方法的测量原理可行,实现了圆度误差的整周连续测量,其测量精度可以达到1 μm.