简介:针对高光谱曲线中可能存在噪声以及传统半经验方法不能有效利用全部光谱信息的问题,提出了耦合Haar小波变换和偏最小二乘的水质遥感高光谱建模方法(HaarWT—PLS)。利用该方法,对在南四湖获取的实测高光谱数据经分解尺度为3的Haar小波变换后,将原始光谱数据压缩到47个特征变量;随后利用小波变换重构的光谱数据建立了悬浮物浓度和浊度的HaarwT—PLS反演模型,并进行了验证。结果表明:HaarWT—PLS反演悬浮物浓度和浊度精度较高,验证样本的均方根误差分别为25.05mg/L和20.10NTU,平均相对误差分别为20-36%和13.88%。通过和单波段模型、一阶微分模型和波段比值模型进行精度对比分析,本文建立的HaarWT—PLS模型反演悬浮物浓度和浊度具有较高的精度和更好的稳定性。
简介:本文中,我们讨论了矩阵方程AXB=D的最小二乘Hermite解,通过运用广义奇异值分解(GSVD),获得了解的通式。此外,对于给定矩阵F,也得到了它的加权最佳逼近表达式。
简介:针对CNS/INS组合导航系统中缩短初始对准时间的问题,设计了一种CNS/INS组合导航系统组合对准新方法。在CNS/INS姿态四元数组合算法的基础上,推导CNS/INS组合系统线性化状态方程,分析了INS和CNS姿态四元数差值构建量测方程。利用递推最小二乘原理实现了对该组合系统的信息融合,设计了基于该估计原理的组合导航系统初始对准方法,考虑到大气层内动基座条件下对于星敏感器造成的干扰因素增加了加权处理环节,最后通过仿真实验验证了递推加权最小二乘法在处理组合导航系统初始对准中的有效性。仿真结果表明在微晃基座条件下,与传统的滤波方法相比较该估计方法能够有效地缩短约25%的对准时间。
简介:最小二乘参数估计的递推算法是系统参数辨识中最基本、最成熟的方法。文章首先介绍了最小二乘法的递推算法原理和本识别系统的框架流程图,然后针对文章的算法分别阐述了服从N(0,1)正态分布自相关随机噪声v(k)的产生方法。文章着重介绍了利用C语言编程对一个简单系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法,详细说明了本系统各个环节的C语言实现,并通过matlab仿真对数据进行了详细的分析。从仿真实验结果可以看出,试验数据符合试验要求,系统的参数辨识实现最小二乘参数估计的递推算法的效果令人满意。