最小二乘曲线拟合及Matlab实现

采用最小二乘曲线拟合,可寻求有限测量数据及其伴随误差的变化规律.曲线拟合先确定拟合模型,再确定函数的所属类.多项式拟合先将其化为双曲线、S型曲线、倒指数曲线、对数曲线等拟合曲线,再求解拟合多项式系数.并用Matlab编制程序,对测量数据进行拟合与仿真.     

传感器信号的非线性软件补偿

传感器信号非线性误差软件补偿采用校正函数法,函数拟合法,及线性插值查表法。校正函数法将运算规则存入微处理器,通过校正函数运算进行补偿。函数拟合法采用多项式、解析等拟合函数,通过最小二乘法求出拟合函数实现补偿。线性插值查表法经分段处理,确定测量值区间端点对应值,用查找表进行非线性校正。     

多项式拟合在试飞数据预处理中的应用

研究了用于试飞数据预处理的拟合滤波,根据多项式拟合的最小二乘原理,用多项式移动拟合滤波算法处理试飞数据,采用逐点估算最佳拟合阶次的方法,对于变化较缓和变化剧烈的数据,都获得了良好的平滑效果.     

轴对称非球面设计参数测试技术

针对未知设计参数的旋转对称非球面,讨论了面型参数的拟合方法,对轴对称非球面设计参数测试技术进行了研究.利用接触式探针轮廓仪的测量数据,通过多项式拟合给出对称轴和顶点曲率初值,利用最小二乘法与约束变尺度迭代原理,对测量数据进行曲线拟合,获得非球面的设计参数值,拟合参数计算的面形数据与实测数据相比较,得到误差曲线及相应得面形误差PV值.拟合分析结果表明:该算法具有收敛速度快、稳定性好的特点,拟合参数很好地还原了加工曲面的设计参数,能够满足非球面镜的超精密加工精度要求,为非球面镜加工质量的评价以及后续补正加工提供了理论依据.     

基于改进型偏最小二乘回归法导弹磁补偿研究

通过分析导弹背景磁场模型,针对导弹背景磁场模型存在的复共线性问题,提出基于偏最小二乘回归法模型参数估计方法.为了消除系统噪声对参数估计影响,对偏最小二乘回归参数估计方法进行改进,利用正交投影原理消除测量数据中无关信息.仿真说明偏最小二乘回归能够克服导弹背景磁场模型的复共线性,提高模型参数估计精度,但其对噪声抑制能力较差;而改进的偏最小二乘回归法不但能提高参数估计精度,对系统噪声具有一定的抑制作用.     

基于遗传规划的空空导弹攻击区拟合

针对传统空空导弹攻击区多项式拟合方法拟合模型固定,拟合精度较差等问题,提出一种基于遗传规划的空空导弹攻击区拟合方法.首先建立遗传规划空空导弹攻击区拟合模型,然后利用遗传规划算法对攻击区进行拟合,得到攻击区拟合多项式模型,最后通过非线性回归的方法对拟合得到的多项式模型进行回归分析,修正模型系数,得到最终的空空导弹攻击区拟合多项式.仿真实验证明了该算法比传统多项式拟合算法拥有更高的拟合精度.     

采用MATLAB的线性回归分析

回归分析是把工程和科学实验数据拟合为线性函数,以反映变量间的相互关系.为此,通过最小二乘法推定系数,构造其矩阵.并用MATLAB语言编制相关程序,实现其线性回归分析.该程序可用于数据的经验公式拟合.     

某底部排气弹弹丸阻力计算方法研究

以某底部排气弹大量实弹射击数据和解算其底排内弹道的基础上,用多项式最小二乘法的经验回归方法拟合出该弹底阻减小率经验公式,作为研究设计同口径复合增程弹的基础。     

放入式电子测压器应用环境下动态校准数据拟合方法研究

比较了普通最小二乘法、整体最小二乘法在放入式电子测压器应用环境下动态校准过程中数据拟合的差异。分析描述了两种拟合方法的基本理论与回归模型,并推导了整体最小二乘法的具体解算过程;从模型、参数估计和精度评定等方面对两种线性拟合方法进行了对比。由于校准实验本身的特殊性,拟合直线应确保标准量值与拟合直线的y值之差的平方和最小,所以普通最小二乘法在放入式电子测压器校准工作中还是最为适用的。只有当自变量以及因变量的误差都不能忽略不计时,整体最小二乘法有望获得最佳的拟合效果。     

基于雷达测量的炮位和落点快速预测方法研究

针对利用雷达测量数据进行炮位和落点预测时“先跟踪,后预测”缺乏快速性的问题,提出一种以雷达采样点数为分段参量将抛物线近似、最小二乘拟合、非线性滤波等算法进行综合的炮位预测分段算法和落点预测加权算法.以某120 mm迫弹为例进行仿真,结果表明,炮位预测分段算法能够在雷达获取两组测量数据时开始预测;落点预测加权算法在雷达获取首个测量数据时即进行预测,且在雷达采样数据较少时具有比非线性滤波算法更高的落点预测精度.     

时序模型实时参数估计的模糊加权递推最小二乘算法及其应用研究

时序模型的参数估计是时序模型建模的核心,当数据长度增加到一定值后,传统的递推最小二乘法会出现数据饱和现象,使模型参数远离真值,为此,本文在分析用于传统时序模型参数估计的递推最小二乘法基础上,给出了模糊加权递推最小二第六法的基本理论、递推算式和加权方法,并在军用工程车辆行驶地面随机不平度的仿真与分析中进行了应用。     

基于贝叶斯估计的加权最小二乘分布式融合

针对不同观测矩阵加权最小二乘算法没有考虑到模型参数本身信息的共同缺点,提出基于贝叶斯估计的带不同观测矩阵的加权最小二乘分布式(Bayes Estimation Weighted Least Square,BEWLS)融合Kalman滤波算法。该方法首先采用推广的离散卡尔曼滤波对非线性系统线性化,然后在考虑模型参数本身的先验信息条件下,采用基于贝叶斯(Bayes)估计方法对Kalman滤波算法的观测方程进行加权最小二乘融合。BEWLS融合算法减少了计算负担,提高了融合精度,便于实时应用。理论和仿真证明:BEWLS融合具有优越性。     

飞行器弹道异值斑点识别技术研究

在飞行器武器试验中,为了获得精确的弹道和航迹参数,需要对光电跟踪系统观测数据中的异值斑点实时识别和剔除.文中首先从测量数据集合的数学描述引出了异值斑点的数学模型,然后在对最小二乘估计法存在的缺陷进行分析的基础上提出了鲁棒辨识异值斑点方法-稳健似然比法.该方法首先构造一条由观测数据的代数多项式和三角多项式的线性回归模型表示的连续光滑弹道,然后与实测数据作比较,根据稳健似然比确定所包含异值斑点.仿真结果表明该方法具有良好的实时抗异值斑点能力.     

基于最小二乘法线性回归的火炮身管寿命预测

为直观地判断火炮身管寿命,提出一种基于最小二乘法线性回归的预测方法。根据靶场身管参数试验数 据分析火炮身管内径、药室长、弯曲度随射弹数增加的变化规律;利用最小二乘法线性回归建立火炮身管磨损量与 射弹数的关系式;对某型火炮身管寿命进行预测。结果表明：该方法能够较为准确地预测出火炮身管寿命且算法简 单,便于推广使用,可为火炮射击、退役报废等提供重要参考。     

某装备扫雷犁系统的遗传神经网络建模研究

提出了一种基于遗传算法的径向基神经网络设计方法,对具有复杂非线性特征的某装备扫雷犁系统进行了建模研究。在神经网络设计过程中,采用遗传算法确定神经网络的中心参数,提高了建模精度,采用最大距离法确定宽度参数和采用最小二乘法确定权值参数,减轻了算法的计算量,从而实现了快速准确的扫雷犁系统的神经网络建模。与其它神经网络建模方法的比较,验证了本文提出方法的有效性。     

精密测量相机畸变测量及数据处理

介绍了一种精密测量相机畸变和主距的测量及数据处理方法。介绍了测量原理和仪器装置，分析了测量精度，同时给出了一种通过用正交多项式对常用的最小二乘法拟合法的改进来增加畸变曲线拟合精度的算法。本所测量的对象是某“高空ＣＣＤ立靶”测量系统。     

分段非线性Hammerstein模型动态分离辨识方法

对具有分段非线性特性的Hammerstein系统,可采用动态分离重构中间输入的辨识方法.即通过引入开关函数,将线性动态部分分离处理,辨识得到新的线性模型.基于此模型,利用L延迟逆动态滤波器重构出系统的中间输入.最后由系统测试输入和重构中间输入,通过多项式回归估计出非线性的参数.数字仿真结果表明该方法有效实用.     

无水冷条件下温度与热流复合传感器设计与试验

针对飞行试验中参数测量需求,研究长时间飞行过程中无水冷条件下传感器表面温度和热流的快速响应测量技术。在分析环境特点和测量需求的基础上,设计一种自锁紧固的柱塞式复合传感器,根据圆柱体侧面的温度响应处理得到表面温度和热流。提出一种基于最小二乘法的多项式拟合数据处理方法,有限元数值分析表明,该方法能够获得更好的数据抗畸变和抗噪声能力。标定该热流传感器的热流测量结果,得到不锈钢传感器的98%热流响应时间约为0.7 s,热流测量结果受到侧向隔热结构的影响明显。表面温度对比试验结果表明,该传感器所测结果能够反映表面温度对热流的影响。     

高次多项式拟合算法在多通道采集系统中的应用

由于采集电路中的器件差异性及被测源的特定非线性导致的采样值非线性偏差,为了提高采集的精度,笔者将高次多项式拟合算法应用到多通道采集系统中.在硬件采集电路上设计了针对特定频率的滤波器及可调放大器电路,在给定特定值的情况下修正了来自于器件差异性带来的偏差,同时通过软件补偿的方法即高次多项式拟合算法解决了全量程的非线性偏差.结果表明:通道之间的最大信号偏差小于信号平均值的±1%,通过硬件及软件方面相结合的办法保证了采集系统在整个量程的高精度要求,为高精度采集系统提供了一种软件及硬件相结合的解决办法,具有一定的参考意义.