基于自动提取分段点的车轮外形轮廓拟合方法

为准确拟合轮对外形轮廓线,提出了一种基于自动提取分段点的轮对外形轮廓拟合方法。首先根据设定的误差和阈值对激光位移传感器探测得到的轮对外形轮廓离散点进行自动分段处理,确定分段点,然后提出分段点区间的概念,以各个分段点为中心确定分段点区间,并对各个分段点区间的数据点进行最小二乘曲线拟合,最后采用拉格朗日乘数法将每条分段曲线平滑连接成一条完整的轮对外形轮廓线,并采用现场实测数据对该拟合方法进行了检验。实验结果表明,该方法拟合的轮廓曲线在分段点处平滑连续,且平均绝对误差为0.045 mm,最大偏移幅度小于0.05%,相较于基于手动分段的曲线拟合方法具有更高的拟合效率和拟合精度。该方法已在轮对尺寸在线检测系统中得到了成功的应用,提高了轮对尺寸结果的计算精度。     

一种核测井数据的拟合处理算法

采用最小二乘法对核测井数据进行拟合处理。自动搜寻积分运算区间,避免计算过程中的人为干扰因素。实现了处理参数的自动选取,使测量结果趋于准确可靠。同时将最小二乘曲线拟合思想,扩展到曲线延伸上,并与插值技术结合,实现了单条曲线上双峰剥离后的自动补点。     

一种改进的书写机器人曲线路径拟合方法

针对传统曲线拟合方法在书写机器人中不够平滑和精度不高的问题,在分析三次样条曲线和NURBS样条曲线拟合方法优缺点的基础上,改进了样条曲线的拟合方法。首先利用弦误差提取合适的控制点,然后进行三次样条插值,生成的插补点通过相邻点间连线的夹角约束进行筛选,筛选后的插补点作为NURBS曲线的控制点,最后进行曲线拟合。通过MATLAB平台进行仿真和机器人书写实验,结果表明,改进方法拟合的平滑曲线可以通过控制点,具有更高拟合精度,且保留了传统B样条曲线的局部性和凸包性,可优化机器人的运动轨迹。     

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.     

基于最小二乘法的分段三次曲线拟合方法研究

多项式曲线拟合是一种较常用的数据处理方法,但当数据点较多时,只采用一种多项式曲线函数拟合所有数据点难以取得较好的拟合效果。针对传统分段曲线拟合方法中对数据点分段时经验成分较多的不足,提出了一种基于最小二乘法原理的分段三次曲线拟合方法。建立了三次拟合曲线方程,通过实际数据的检验,验证了该方法的拟合效果。     

有理Bzier曲线的光顺拟合法

研究了用有理Ｂéｚｉｅｒ曲线光顺拟合一组平面点列的问题．首先用三次Ｂéｚｉｅｒ曲线拟合平面数据点列,求得拟合Ｂéｚｉｅｒ曲线的控制顶点,然后在能量积分最小的条件下,通过最优化计算调整权因子,使所得到的曲线光顺     

利用有限样点重建原木外形的研究

讨论了利用有限样点数据重建原木外形的方法，给出了三次样条函数及抛物线方程的参数向量表达式，并分析了用这两条曲线分别拟合原木长向曲线及断面形态曲线的拟合误差。结果表明，采用抛物线调酸曲线拟合原木断在曲线在采样点为１２时是比较合适的，拟合的最大误差为３．６４％，平均误差为０．９３％；采用样条参数曲线拟合长向曲线在采样点为５１６点时误差水平较低，最大误差不超过５％，平均误差不超过１％。     

基于等式约束最小二乘的B样条曲线拟合

 给出一种B样条曲线拟合有序数据的方法。以曲率为代价对有序数据简化。将简化后的数据插值曲线作为硬约束条件,以原始数据逼近曲线作为软约束条件,建立等式约束的最小二乘方程。利用QR分解技术求解方程确定B样条曲线的控制点。采用平方距离最小化方法计算原始数据到生成的B样条曲线的距离,如果不满足误差要求将误差最大数据加入硬约束条件,对局部受影响的部分重新生成曲线。该方法在满足拟合精度的前提下,具有较快的收敛速度,生成的B样条曲线具有较少的控制点。该方法也可用于解决带约束的曲线拟合问题。     

光谱重叠峰的曲线拟合解析策略与实现

针对光谱分析中的重叠峰问题,提出了一种基于曲线拟合的光谱重叠峰解析算法,讨论了曲线拟合的参数调整和表达非唯一性等问题,提出了最小峰 峰间距（MRI）、可分离最小峰 峰间距（MSI）和拟合误差曲线的三个特征区间等概念;在峰位的确定中,引入由宽逐严的排除策略。含噪模拟光谱重叠峰解析结果表明,所提出的算法是有效的。     

圆柱透视投影轮廓的隐式方程描述和拟合方法

为了提高从视觉图像中识别并提取圆柱透视投影轮廓的鲁棒性和精度,将由直线和椭圆组成的投影轮廓曲线用含约束的二元高次隐式方程进行描述。采用该描述方式可将轮廓曲线拟合问题通过线性近似转化为含有非线性约束的非线性优化问题。针对该问题求解时,先粗略地估计出曲线参数的初值,再利用初值筛选出内点,最后采用罚函数法将问题转化为求解无约束问题从而求得该优化问题的解。由于该描述方式引入了轮廓中直线和椭圆的相互约束,采用该描述方式的轮廓曲线拟合方法比采用独立的直线或椭圆识别方法提取轮廓,具有更强的抗噪能力。仿真和实物图像的实验结果表明,该方法能有效提高圆柱投影轮廓曲线拟合的鲁棒性和精度。     

一种精度可控制的有理曲线拟合算法

根据测量不规则几何形状模具时误差的控制方法,提出了通过限制两型值点间拟合曲线段到两型值点间弦的最大距离来控制拟合精度的有理曲线拟合算法,并与Bezier曲线和参数三次Spline曲线进行了比较。     

甜竹的干缩性及其纤维饱和点

以甜竹（Dendrocalamus hamiltonii）为对象，研究了竹材的干缩性及其纤维饱和点，测定了不同含水率下甜竹的径向和弦向干缩率，从组织构造上分析了竹材差异干缩与木材不同的原因。采用曲线拟合建模法，用三次曲线对试验数据进行拟合，经检验拟合效果较好。另外，根据三次特性，对曲线上急剧变化与缓慢变化过渡区间内的极值点求解，确定了甜竹的弦向和径向纤维饱和点分别为34.84％和34.52％。     

B样条曲线逼近的一种新方法

基于B样条曲线拟合出现的问题和困难,提出了一种新的B样条曲线拟合方法.该方法成功地避免了数据点参数化的问题,并使得逼近曲线具有较好的形状和接近弧长参数化的节点向量.本方法基本思想是:先用易于控制形状的低阶曲线拟合数据点,此曲线称为控制曲线,然后用高次曲线逼近该控制曲线,此高次曲线称为逼近曲线.根据本方法,设计新的拟合目标函数,通过求解二次优化系统来求解逼近曲线,并充分利用控制曲线提出一种新的接近弧长参数化的节点向量的设置方法.     

基于最小二乘法的自动分段多项式曲线拟合方法研究

针对传统的分段曲线拟合方法在选择拟合函数和确定分段区间时经验成分较多的不足,提出一种自动分段多项式曲线拟合方法,根据误差方差和误差均值,自动确定经验函数和分段区间。通过实际数据的检验,验证了该方法的拟合效果。     

电流互感器用超微晶磁芯的磁化曲线拟合模型研究

产品的高精度是产业发展的关键,准确的磁化曲线模型能够从源头上实现高精度设计.以往研究中的磁化曲线模型主要以B=f(H)曲线形式展示,其拟合精度不够高,并不适用于电流互感器磁芯的设计.结合实际生产数据,利用1stOpt 8.0软件设计了一种符合电流互感器实际设计需求的多参量H=f(B)曲线拟合模型.利用全局优化算法对模型拟合结果进行了分析,拟合模型准确度较为理想;通过单双区间不同结果的对比,也验证了拟合模型的优越性.多参量H=f(B)曲线拟合模型解决了LSSVM参数选择的难题,避免了复杂的PSO寻优过程,为电流互感器的工程应用提供了新的理论依据.     

工程适用的曲线拟合方法

在要求拟合出的曲线比较光滑且精度较高的条件下,对一些事先形状未知的曲线的采样点进行曲线拟合是比较困难的。本文从实际应用的角度出发,提出了一种新的曲线拟合方法。该方法力求简单通用、适应能力强。     

基于三次非均匀B样条曲线的机器人轨迹规划算法研究

针对机器人末端轨迹为自由曲线问题,研究了三次非均匀B样条曲线插补算法。该算法能够根据任意分布的示教点,通过曲线反算求出原曲线。针对曲线速度规划中减速点难以预测的问题,提出以复合柯特斯公式进行曲线积分,求出曲线长度,并通过曲线反向拟合将机器人运行位移实时地转化为插补点。同时为了减小震荡,利用曲率极值点对曲线进行了分段速度规划,从而达到在曲率极值点处进行减速的目的。最后,通过一个仿真实例,证明了该算法的有效性。     

涡流传感器实验实用数据处理方法

传感器与检测技术课程实验中涡流传感器位移实验的实验数据多,不同材料的几组实验数据差别较大,采用人工方法分析处理实验结果数据计算比较繁琐费时,计算非线性度等的计算量大且计算精度也不高。针对这些问题以采用MATLAB软件为工具进行数据处理,可以方便实现数据输入、线性区间的选取、描点拟合、数据计算处理和绘制曲线等功能,与传统采用坐标纸绘图的方法相比明显提高了实验报告质量,取得了较好的实验教学效果。     

海量数据的曲线拟合并行算法及实现

提出一种适于海量数据的曲线拟合并行算法 .该算法将数据划分到多个处理机上 ,分别进行拟合 ;并通过对相邻两段拟合曲线的边界进行处理 ,可得到C1连续的完整拟合曲线 .     

基于B样条的明视觉光谱光效率特性曲线拟合

探索了在MATLAB环境下,基于三次均匀B样条的明视觉光谱光效率特性曲线的拟合方法,解决用一般的曲线拟合方法存在的拟合精度不高或曲线形状畸变的问题。结果表明,采用该方法可以较好地拟合明视觉光谱光效率特性曲线。