基于最小二乘法的pH值温度补偿系统设计

温度对水样的pH值和pH值传感器复合电极电位都有影响,通过对pH值测量原理的分析,提出以最小二乘法为原理的pH值传感器温度补偿模型,设计了以ATMEGA128单片机为核心控制器的水样pH值测量系统.通过对测试数据分析表明:该系统测量的数据精度较高,实现了对水样pH的精确测量.     

基于红外火焰传感器和最小二乘法的灭火机器人

设计是基于红外火焰传感器和最小二乘法的灭火机器人,可以比较准确地定位着火点并进行灭火.系统硬件以STC12C5A为核心,在传统避障机器人的基础上加上了红外火焰传感器模块和灭火模块.在软件上采用最小二乘法进行曲线拟合,得到AD值和距离的转换模型,再通过比较各方向的传感器的数据,确定火焰的位置.最后将机械臂移动到着火点,控制喷水泵进行灭火.实验表明:系统能稳定运行,具有很好的通用性和推广前景.     

基于样条插值与最小二乘法的振弦式传感器非线性补偿

介绍了振弦式传感器的工作原理,针对振弦式传感器被测力与输出频率之间的非线性关系问题,提出一种非线性补偿的设计方法.基于三次样条插值原理,通过插值增加数据密度,解决了因实测数据稀疏导致的工程精度问题;结合最小二乘法方法,应用Matlab软件对振弦式传感器的F-f曲线进行拟合并进行了修正,获得了较为准确、光滑、符合工程实际的曲线,得到了合理的结论.实验证明,该方法以有限实测点数据实现了振弦式传感器的F-f曲线的精确拟合,为长期埋设的振弦式传感器F-f函数提供了一个切实可行的快速测定方法.     

基于移动最小二乘的传感器数据重构

纳米气体传感器的灵敏度易受温度变化的影响.为了有效改善纳米传感器的温度特性,方便确定其最佳工作条件,利用移动最小二乘法对其灵敏度-温度数据进行拟合,并建立相应的近似模型.移动最小二乘法通过紧支性加权的局部近似,使所建模型较常规最小二乘模型更精确、更光滑.实验证实了基于移动最小二乘拟合的近似性能.该方法在传感器数据精确重构领域具有良好的应用前景.     

基于BSLA 最小二乘法的多功能传感器信号重构

最小二乘技术经常在利用若干测量数据评估被测变量的情况中使用，当使用这种方法来获得一个最佳线性逼近空间(BSLA)时，就会建立一个能够处理冗余度量数据的最佳解决方案，从而改善在三维空间环境中信号重构的效果(通常情况下，多功能传感器都是三元或三元以上的度量函数)。为此提出了一种应用最小二乘算法重构多功能传感器被测信号的方法验证其有效性，建立了仿真模拟电路，并给出了仿真结果和算法误差分析。     

最小二乘法参数辨识及其微机实现

最小二乘法是系统参数辨识中最基本、最成熟的方法,在微机上实现最小二乘法辨识参数,使参数辨识和建模得到了从理论到实际应用的飞跃。     

基于最小二乘法的数字水印方法

提出一种基于最小二乘法的数字水印方法。该方法通过对线性方程组数值求解的过程实现对数字水印的嵌入和提取,并通过纠错码提高数字水印对攻击的抵抗力。实验数据表明该方法对于多种对数字水印的攻击有相当强的抵抗能力,是一种有较好的鲁棒性的数字水印方法。     

基于最小二乘法的超声波传感器拟合与测距实现研究

本文主要针对超声波传感器测距的电路设计和超声波传感器使用前的拟合做了深入的描述.利用大量的实验测试数据,作者通过最小二乘法对超声波传感器进行了拟合,建立了超声波传感器的测距方程,为超声波传感器的使用提供了较好的数学模型.     

基于最小二乘数据拟合的微小压力传感器仿真设计

传统压阻式压力传感器中仿真得到的压敏电阻应力值处理方式是取其中心点或截线上的平均值,忽视了压敏电阻应力值的垂直变化以及非线性,在微压传感器设计中这会严重影响设计精度.针对上述问题,提出一种分层截面积分的方法来对整体应力值进行处理.通过控制对高度方向的网格划分得到不同Z坐标下压敏电阻截面应力分布;采用基于最小二乘法的多项式拟合方式对不同Z坐标下的X、Y坐标与应力值进行方程拟合,积分得到不同Z坐标下压敏电阻的平均应力,再对Z坐标与拟合计算的平均应力进行二次拟合,积分算出该压力下压敏电阻的整体平均应力值.结果表明:设计微压芯片灵敏度为0.4491 mV/KPa,实际测得灵敏度为0.4552 mV/kPa,偏差为1.34％.     

基于最小二乘法的压力传感器温度补偿算法

介绍了压力传感器由于受工作环境温度的影响,其零点和灵敏度经常会发生漂移,因此需要对它进行补偿;讨论了一种基于最小二乘法的补偿算法,运用该算法对温度变化后的数据进行了处理,使得传感器输出基本上不随温度的变化而改变,从而使传感器的零点漂移和灵敏度漂移问题得到了很好的解决;结果表明:该算法能起到很好的补偿效果,能广泛应用于工程实践中.     

基于加权最小二乘法的精确时钟同步算法研究与实现

提出了一种基于加权最小二乘法的从时钟频率自补偿算法。该算法采用从时钟频率自补偿算法解决了每两次PTP同步之间时钟漂移偏差逐步扩大的问题,并引入加权最小二乘法来求取频率自补偿算法中的动态补偿值。该算法在以Altera Cyclone Ⅱ FPGA为主控芯片的开发平台上通过了验证,测试结果表明,算法的引入显著提高了PTP的同步精度,同步精度达到1μs。     

基于最小二乘法精确时钟同步算法研究与实现

在深入地研究P T P时钟同步机理的前提下,仔细分析了时钟偏差产生的原因,并引入了基于最小二乘法的频率补偿算法来校正相对时钟漂移偏差,在搭建的以太网精确时钟同步平台基础上,通过实验验证了该算法的可行性。结果表明,该算法的引人大大地提高了P T P的同步精度。     

用矩阵运算实现曲线拟合中的最小二乘法

介绍了一种用矩阵运算实现曲线拟合过程中的最小二乘法的方法 ,避免复杂的求偏导过程 ,使得曲线拟合计算变得十分容易 ,在仪器仪表和传感器标定中有很好的应用价值。文章最后并有举例说明。     

基于DSP的偏最小二乘法光度分析仪设计

提出了一种利用TI公司的TMS320C5410型DSP作为算法处理模块,用偏最小二乘法(PLS)进行多元校正的光度分析仪设计方案,以解决因PLS中大量矩阵运算而运算速度降低问题,并对该方案的软硬件设计进行了详细讨论.     

移动最小二乘法研究进展与述评

为使移动最小二乘法能更好地应用到无网格方法中,详细阐述移动最小二乘逼近法、移动最小二乘插值法、MUKHERJEE改进的移动最小二乘法以及程玉民等提出的改进的移动最小二乘法和复变量移动最小二乘法等的研究进展,述评各种移动最小二乘法的优缺点,并概述各种移动最小二乘法形成的无网格方法的研究进展.     

基于MATLAB的最小二乘法参数辨识与仿真

本文介绍了基于MATLAB/Simulink的使用最小二乘法进行参数辨识的设计与仿真方法.首先简述参数辨识的概念和最小二乘法的基本原理,然后介绍如何采用Simulink建立系统的仿真对象模型和运用MATLAB的M语言编写最小二乘递推算法,最后结合实例给出相应的仿真结果和分析.本文的仿真方法克服了传统编程语言仿真时繁杂、难度高、周期长的缺点.     

基于偏最小二乘法的人脸识别

在人脸识别中．最小二乘回归方法及其改进的偏最小二乘法作为一种新的降维方法，在处理小样本、高维数等方面的具有明显优势。线性判决分析(也称Fisher判决)是一种应用广泛的分类算法。本文提出了一种基于偏最小二乘与线性判决分析相结合的人脸识别方法．利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取．再利用线性判决分析对特征向量进行分类识别。ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。     

最小二乘法在称重数据补偿上的改进及应用

为快速补偿称重系统普遍存在的非线性误差,研究了最小二乘拟合的"正交基+递归求解"方式,提出了"幂函数基+直接求解"的改进方法,阐述了改进的最小二乘法在称重系统的重量和温度补偿中的应用.研究结果显示,系统运算量简化了90%以上,系统误差和随机误差也显著减小,有助于高速高精度称重系统的实现.     

最小二乘法集合成员辨识

该文研究集合成员辨识方法,并利用最小二乘法（LS method)进行集合成员辨识。这个方法的特点是辨识在时域进行,先利用小二乘法作为计算工具,辨识出实际系统的标称模型,然后求出可行参数集。本方法计算量小,可行参数集比文献[3]的要小。