数据点加权最小二乘渐进迭代逼近及其B样条曲线拟合

为了使B样条拟合曲线插值部分数据点且逼近其余数据点,提出数据点加权的最小二乘渐进迭代逼近(DW-LSPIA)算法,证明了其收敛性并以它为基础提出一种B样条曲线拟合算法.首先赋初始权重于每个数据点,用DW-LSPIA算法生成初始拟合曲线;然后根据待插值点与拟合曲线上对应点的误差调整待插值点的权重,并重新运用DW-LSPIA算法生成新的拟合曲线;如此迭代,直至拟合曲线达到插值要求.实例结果表明,该拟合算法鲁棒、高效,也可使拟合曲线保形.     

回归与插值型逼近算法的比较分析

工程应用中通常用插值和回归(曲线拟合)解决函数表达式描述数据的问题。插值算法以某种方法描述数据点之间的关系,在进行高次插值时会出现与原函数不一致的现象;回归算法设法找出某条光滑曲线,让它最佳地拟合数据,但不能保证经过每个数据点。通过算例对插值和回归算法进行比较分析,得到拟合曲线更能反映实际函数数学特性。     

基于抛物线插值的正弦波拟合算法

为了合理利用原始采集数据并提高正弦波形数据拟合重构的精度,在最小二乘法原理的基础上,提出了抛物线拟合细分最小二乘法拟合正弦波形的方法.根据所采集数据点的特点,将数据进行分段抛物线插值细分.按照数据间抛物线变化趋势增加拟合数据量,然后对细分后的数据进行最小二乘拟合得到正弦曲线的参数.通过软件算法仿真并进行了实验数据处理,结果表明,该算法合理利用了所采集的数据,可使正弦波形参数的相位估计重复精度从最小二乘的-4.555×10-4提高到1.367×10-4.     

矿压缺失数据插值算法研究

提出了一种基于粒子群的三次样条插值算法,详细阐述了该算法应用于矿压缺失数据插值时的实现步骤和基本流程。该算法具有三次样条插值方法良好的分段光滑性,同时具有粒子群算法参数少、易于实现的优点。对相同地点不同工作面、不同地点不同工作面的矿压缺失数据插值的应用实例分析表明,该算法对矿压缺失数据的插值是有效的;与目前几种常用的缺失数据插值方法的比较结果表明,该算法更加准确、有效。     

一种新的光学运动捕捉数据处理方法*

提出一种适用于被动式光学人体运动捕捉散乱数据处理方法。该方法基于光学人体运动捕捉散乱数据的全局信息,提出基于模块分段线性模型的数据处理算法。利用模块分段线性模型归纳出不同模块的变化特征,从而确定各模块数据的匹配优先级及段内拟合函数,有效地对三维运动数据各模块进行全局性分层次预测和跟踪,并对噪声数据进行基于模块的去噪处理;对缺失运动数据提出基于分段Newton插值拟合算法,进行合理的补缺。该方法经优化后在处理过程中无须人工干预,并能满足实时性要求。     

分段插值同步算法在数字化变电站中的应用

提出一种分段插值同步算法来实现数字化变电站的过程层同步采样,以降低系统对硬件的要求,并提高系统的可靠性.针对插值同步算法进行了分段设计,根据数据的线性度情况分别采用一阶线性插值法或二次插值法;分析了各算法的最大采样值理论误差;提出了过程层采样插值同步的具体实现方法.最后通过现场插值同步精度试验验证了该算法具有较高的同步精度,符合IEC6044-8标准对0.2S级测量电子式互感器的要求.     

基于MATLAB的多种插值算法在地表时序监测中的应用研究

为了克服InSAR技术获取数据时,由于部分月份缺失影像,而导致对研究区进行长时间序列形变分析时,所获取的形变序列为非等时距,不利于系统地反映其形变趋势的问题。本文基于MATLAB软件进行插值算法编写,对缺失时间跨度同的两种地表形变监测数据,分别进行多种插值算法实验。实验结果显示:对于缺失月份较少的数据,三次样条插值拟合效果最好;对缺失较多月份或分布不均匀的数据,立方插值拟合效果最好;线性插值和邻近点插值的拟合效果较差,不适用于对缺失的数据进行插值。该结果对由于缺失部分数据而影响其形变时序分析的情况提供了方法指导,具有较强的实用意义。     

二元切触有理插值公式

降低切触有理插值的次数和解决切触有理插值函数的存在性是有理插值的一个重要问题。利用牛顿插值承袭性的思想和分段组合方法,构造出一种二元切触有理插值算法并推广到向量值有理插值,既解决了有理插值的存在性问题,又降低了切触有理插值函数的次数。相比于其他方法,算法的可行性是无条件的,有理插值函数次数较低,算法具有承袭性、计算量低、便于实际应用的特点。     

一种基于改进EMD的语音去噪方法

语音信号在产生、传输及接收过程中,不可避免会受到噪声干扰从而引起失真.针对传统经验模态分解算法存在的包络线拟合和插值点选择问题,为减少语音失真,提高语音质量,提出了一种改进的经验模态分解算法.采用分段三次埃尔米特插值代替三次样条来计算信号包络,并结合内、外双迭代法代替局部极值来求插值点,从而降低了算法的分解误差,避免了拟合时的过冲欠冲现象.仿真结果表明,与小波变换和传统经验模态分解的语音去噪相比,提出的算法减少了语音的失真,提高了输出信噪比.     

改进的EMD及其在风电功率预测中的应用

针对非平稳信号在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)过程中包络拟合时出现的过冲/欠冲问题,提出采用分段三次Hermite插值代替三次样条插值作为新的包络拟合算法.针对神经网络对非平稳性功率序列预测困难问题,采用EMD和神经网络相结合的方法对发电功率进行预测.使用改进的EMD对...