振动系统参数识别的最小二乘频域法

本文根据模态分析中的复模态理论,在频域中用最小二乘法拟合振动系统的传递函数,并用微型计算机识别结构的模态参数.     

斜拉索大桥的稀疏复指数与基频识别法

针对复指数法（CE）需要准确定阶且对噪声敏感的问题,提出一种稀疏改进的复指数算法。先用高阶次的拟合模型进行模态计算,然后用稀疏优化法代替最小二乘法计算振型系数,从众多振型系数中自动选出真实模态对应的系数,最终达到剔除虚假模态的目的。通过引入稀疏优化方法解决了使用高阶拟合模型难以有效剔除虚假模态的问题,突破了模型阶次不能过高的限制,提高了算法的精度和抗噪声性能,令其在斜拉索基频测试中表现出更高的识别精度。     

桥梁节段模型系统矩阵自由振动识别的一种算法

为提高桥梁节段模型参数的识别精度,研究了利用节段模型风洞试验的自由振动信号直接识别系统矩阵的时域法。在可识别性研究的基础上,给出了最小二乘一次完成算法、倒置时序算法,考虑到系统噪声和过程噪声的影响,提出了分段扩阶最小二乘迭代算法（SEO-ILS法）。SEO-ILS法能直接识别出系统矩阵。同时可得到复模态和实模态参数。仿真计算和节段模型风洞试验表明,文中方法有效可行。     

广义最小二乘限定记忆参数辨识方法与仿真研究

最小二乘参数辨识法可用于动态系统、静态系统、线性系统、非线性系统的参数估计.可用于离线估计,也可用于在线估计.最小二乘辨识法简单、实用,其递推算法收敛可靠,并且当模型噪声为白噪声时,可得到无偏、一致和有效的估计,从而得到广泛的应用.但当模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计不是无偏、一致估计,并且随着数据的增长,最小二乘递推辨识算法将出现数据饱和现象,以致递推算法慢慢失去修正的能力.广义最小二乘递推算法解决了模型噪声是有色噪声时,最小二乘参数估计的无偏性和一致性问题,并能给出噪声模型的参数估计值,但依然存在数据饱和问题.论文在广义最小二乘递推算法的基础上引入限定记忆方式,获得了广义最小二乘限定记忆参数估计递推算法(RFMGLS),解决了广义最小二乘递推算法的数据饱问题.仿真结果表明了RFMGLS算法的有效性.     

利用改进最小二乘法优化的Kriging综合模型

为解决地形起伏较大区域GPS高程拟合技术中模型单一、精度不高的问题,采用理论分析与实验验证的方法,将移动曲面法与Kriging法相结合组成综合模型,分析变异函数的影响因素,研究了利用改进最小二乘法确定变异函数的Kriging综合模型.研究结果表明:改进最小二乘方法拟合得到的变异函数曲线可靠性高,更符合实测数据规律,基于改进最小二乘法的综合模型能够获得高精度的高程拟合值.     

基于总体最小二乘改进的SDFT三相交流电频率估计算法

为了解决SDFT算法在含有噪声、谐波或突发干扰的电力网络中电压信号基频分量三点关系式不严格成立的问题,引入总体最小二乘算法(TLS-SDFT)进行改进.TLS-SDFT算法采用滑动窗截取的多个DFT基频分量样本点来扩展SDFT算法的三点关系式,引入扰动矩阵,并通过对系数矩阵进行奇异值分解,使扰动矩阵具有最小Frobenious范数,得到改进的频率估计值.由于系数矩阵结构的特殊性,该算法的额外复杂度为窗长的线性函数.仿真结果表明,在高斯白噪声干扰下,改进算法的估计偏差和均方误差远低于原SDFT算法.在高次谐波干扰、信号参数突变以及变电站实测环境下,改进算法的频率追踪精确度均有明显提升.     

阻尼最小二乘法与模拟退火法结合实现非线性模型参数的估计

将模拟退火法与阻尼最小二乘法相结合,得到对非线性模型参数估计的算法.该算法最大特点是克服了LM算法无法跳出局部最优解和初始值要求高的难题,同时克服了模拟退火法搜索效率逐步降低的问题,同时给出了阻尼最小二乘法编程技巧.本文将该算法运用于植物光合作用光响应新模型对水稻的光响应曲线的拟合,得到的拟合参数与DPS拟合值极为接近,残差平方和比DPS软件更小、相关系数更大.最后给出了该算法的MATLAB 7.0程序.     

改进最小二乘法对基坑支护结构竖向位移预测

为提高支护结构竖向沉降预测精度的问题,采用改进最小二乘法模型.在前期沉降值的基础上,引入一个修正后的最小二乘法预测曲线,得到新的预测模型,建立既保证原来的维数,而又不影响整个沉降发展趋势的改进最小二乘法模型.以SMW工法基坑支护为工程实例,利用改进最小二乘法对采集的监测数据进行研究,求出支护结构竖向位移拟合曲线,进而得到拟合值.结果表明:该方法所得的实测值和预测值进行比较,与实测值误差很小且满足规范规定的数值,证明该方法在SMW工法支护结构竖向位移预测中应用的有效性及预测所提高的精度;既保证了传统最小二乘法位移曲线的维数,又不影响整个预测沉降变形曲线的发展趋势,更适用于周边环境复杂的基坑支护结构竖向位移预测.     

Fabonacci法应用于曲线拟合优化新算法

由最小二乘法得到的曲线拟合的效果是较好的,但却不一定是最优的.文中提出将最小二乘法与Fa-bonacci法结合,得到一种曲线拟合的新优化算法.该算法的思路是在最小二乘法的基础之上,结合Fabonacci法优化已得到的拟合曲线的方程系数,使其更加合理化,从而获得最佳拟合曲线.该方法适用优化区间为单峰函数的任何数据,实例表明方法是切实可行的.     

四向加权最小二乘法相位解缠研究

相位解缠是干涉合成孔径雷达(InSAR)成像的关键步骤之一.首先采用正余弦均值滤波法去除InSAR图像噪声,然后提出一种改进的最小二乘法,即四向加权最小二乘法,应用该算法进行相位解缠实验.实验结果表明, 正余弦均值滤波法不仅对去除噪声非常有效,而且很好的保持了图像边缘信息;四向加权最小二乘法比现有的两向最小二乘法相位解缠更接近真实解缠相位.     

一种快速的虹膜定位算法

提出一种结合傅里叶描绘子和最小二乘法的虹膜定位算法.在虹膜内圆定位时,先用改进的轮廓跟踪算法检测二值化瞳孔边缘的点序列,再用傅里叶描绘子提取该点序列的整体轮廓,最后用最小二乘法拟合内圆.在虹膜外圆定位时,先利用虹膜左、右部分的灰度梯度信息,提取外边缘点序列,再用最小二乘法拟合外圆.实验结果表明,该算法提高了虹膜定位的速...     

改进的递推增广最小二乘参数估计方法

基于用递推最小二乘(RLS)法拟合高阶自回归(AR)模型得到的白噪声估值,提出了自回归滑动平均(ARMA)模型参数估计的一种改进的递推增广最小二乘法。它由两段RLS算法组成,可在线实现,具有快的收敛速度。一个仿真例子说明了其有效性。     

单载波频域均衡中的信道估计技术研究

为了克服频率选择性信道中符号间干扰带来的影响,研究了单载波频域均衡系统中的信道估计技术。研究了最小二乘(Least Squre,LS)算法及离散傅里叶变换(Discrete Forurier Transform,DFT)改进算法,并将高斯白噪声信道中的信噪比估计方法引入到单载波频域均衡系统中。仿真结果表明基于DFT的改进算法可以有效提升估计精度,二,四阶矩(2,4-ordermoment,M2 M4)等高斯信道中的信噪比算法可以应用到单载波频域均衡系统当中。     

改进的鲁棒迭代最小二乘平面拟合算法

针对迭代特征值最小二乘法不具备鲁棒性,提出一种改进的统计分析方法,用于含有大量异常点的点云的平面拟合.首先由移动最小二乘法拟合抽样点的近邻域平面,采用最小平方中位数法选择拟合模型,将该模型作为初始模型调用迭代特征值最小二乘法对点集拟合,通过逐渐剔除异常点,不断精炼模型,最终得到较精确的平面模型.此算法克服了一般向后剔除方法的缺点,具有了鲁棒性,且不失原方法的精确性,同时提高了迭代收敛速度.     

含过程噪声的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识

提出一种在过程噪声干扰下基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener神经模糊模型多信号源辨识方法.通过三阶段组合式多源信号,实现了过程噪声干扰下HammersteinWiener模型中输入静态非线性环节、动态线性环节以及输出静态非线性环节的分离,提高了各串联环节模型参数的分离精度,避免了传统迭代分离方法中模型参数的收敛问题.在此基础上,利用补偿原理,提出基于偏差补偿递推最小二乘法的Hammerstein-Wiener模型参数辨识方法,通过在递推最小二乘算法中引入修正项来补偿过程噪声引起的估计偏差,实现了模型参数的无偏估计.理论分析与仿真实验的结果表明,所提出的方法具有较好的有效性.     

一种改进快速Hough变换的车道线检测算法

目的研究智能交通系统中车道线快速检测算法。方法首先将车道线图像灰度化,采用中值滤波去除图像噪声;然后用索贝尔算子将灰度图像二值化处理;再次,根据车道线图像的特点并且结合霍夫变换的需求,设置感兴趣区域;最后,在感兴趣区域内用霍夫变换提取车道线,用最小二乘法进行直线拟合,舍弃干扰虚假线,并对多段车道线图像进行检测。结果与结论相对于经典霍夫变换算法,基于改进快速霍夫变换的车道线检测算法运算时间更短,而且使算法的鲁棒性得到了很大提高。     

桥梁断面气动导数识别的修正最小二乘法

分析了最小二乘原理应用在桥梁断面气动导数识别中存在的问题,提出了气动导数识别的修正最小二乘方法.为防止由噪声信号所造成的非线性参数迭代求解时出现的发散现象,提出应用进度因子的措施.通过对实测数据模态参数识别的验证,表明修正最小二乘方法比其他识别方法具有更好的可靠性和强健性,收敛速度也更快.此外,在为最小二乘法设定复频率初始值时,引入了考虑噪声影响的时域识别法,提高初始值的精度,对最小二乘法的迭代有利桥梁断面气动导数识别的修正最小二乘法@丁泉顺@陈艾荣@项海帆     

基于改进椭圆拟合与非线性支持向量机的配电设备螺栓带电检测

为在复杂的带电作业场景中准确地检测出螺栓,针对基于最小二乘法的传统椭圆拟合易受光照、环境和噪声影响的问题,综合利用最小二乘法、随机采样原理进行椭圆拟合。针对螺栓和椭圆形干扰物边缘形状相似的问题,采用基于非线性支持向量机(SVM)的分类方法对螺栓和干扰物进行分类。实验结果表明,该文方法能在存在椭圆形干扰物的情况下准确区分螺栓。     

基于改进LMMSE的UFMC信道估计算法

针对将线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法直接应用于通用滤波多载波(universal filter multi-carrier,UFMC)系统中需要先验信道相关矩阵信息的不足,提出基于LMMSE的改进算法.该算法在频域对使用最小二乘(least square, LS)算法获得的信道频率响应进行平滑处理,在时域通过优化采样点的截短以确定理想的信道采样长度,并采用迭代估计方法获得最优信道相关矩阵,从而避免先验信道相关矩阵信息.经MATLAB仿真验证,改进后的算法对噪声的干扰可以有效抑制,对比传统LMMSE算法误码性能提升约2 dB,可以有效改善信道估计的准确度.     

一种快速的语音干扰效果客观评估方法

为提高语音干扰效果客观评估的效率,以平均单点能量比为客观评估测度,以误组率为主观评价测度,以最小二乘法为主客观拟合方法,提出一种新的方法。使用Matlab对标准语音文件叠加高斯白噪声,模拟受噪声干扰的语音文件,该方法的主客观拟合程度达到89.5%。使用通信干扰设备测试数据进行验证,正确率达到86%,计算时间不超过10s,证明对于噪声干扰,该算法效率较高。