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基于负集加权迭代修正最小二乘拟合原理的快速自适应拉曼光谱基线校正算法
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作者 徐嘉阳 蒙思宇 +6 位作者 张志伟 陈弘毅 马玉婷 王策 齐向东 胡慧杰 宋一之 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期344-350,共7页
拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式... 拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式拉曼和内窥拉曼等需要实时处理光谱数据的应用场景增多,基线校正在速度和准确性要求也随之提高。传统的迭代多项式拟合和小波变换方法在时间、精度或自适应能力上存在不足。本研究开发了一种基于负集加权迭代修正最小二乘原理的快速自适应基线校正算法(MWIALS)。主要原理是提取负数集并赋予更高权重,在迭代过程中不断修正基线,并通过设置参数阈值以跳出循环,实现快速准确的基线校正。提出两种参数选择策略:固定参数(FMWIALS)适用于批量同类型光谱的快速处理,自适应(AMWIALS)适用于差异化光谱的自适应处理。该算法应用于颗粒物的流式拉曼光谱分析。结果表明,与其他主流算法相比,MWIALS在实际光谱处理上显著高效(平均处理时长47 ms·谱^(-1)),具有较高的准确性和自适应性。该算法能够满足流式拉曼和内窥拉曼等生物样本检测中实时光谱处理的需求,为拉曼光谱技术的进一步应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 拉曼光谱 基线校正 流式拉曼 快速 自适应 负集加权迭代修正最小乘算法(MWIALS)
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基于最小二乘和自适应蛇优化算法的直驱风机LVRT特性辨识 被引量:7
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作者 徐恒山 李文昊 +2 位作者 赵铭洋 薛飞 张旭军 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期55-66,共12页
为提高直驱风机低电压穿越LVRT(low voltage ride through)控制参数辨识精度,提出了一种基于最小二乘LS(least square)和自适应蛇优化ASO(adaptive snake optimization)算法的直驱风机LVRT特性辨识方法。首先,利用最小二乘法拟合出直驱... 为提高直驱风机低电压穿越LVRT(low voltage ride through)控制参数辨识精度,提出了一种基于最小二乘LS(least square)和自适应蛇优化ASO(adaptive snake optimization)算法的直驱风机LVRT特性辨识方法。首先,利用最小二乘法拟合出直驱风机LVRT待辨识参数初值,以确定待辨识参数的寻优范围;然后,分析了蛇优化SO(snake optimization)算法分阶段寻优的边界条件,设计了分阶段自适应学习因子,并引入Levy飞行策略,提出了适用于直驱风机LVRT控制参数辨识的ASO算法;最后,将ASO算法多次辨识平均值作为最终结果。结果表明,所提方法能快速、准确辨识直驱风机LVRT控制参数。 展开更多
关键词 直驱风机 参数辨识 低电压穿越 最小二乘 自适应蛇优化算法
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基于高频噪声主频估计的自适应最小二乘算法 被引量:7
3
作者 黄瀛 何奔腾 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第7期68-73,共6页
进一步提高电力系统继电保护的动作速度,要求寻找速度更快的保护滤波算法。传统的最小二乘算法与卡尔曼滤波算法虽然速度较快,但准确度难以提高。通过对电力系统故障信号高频噪声分量的理论分析与仿真研究,发现高频噪声分量存在一个主频... 进一步提高电力系统继电保护的动作速度,要求寻找速度更快的保护滤波算法。传统的最小二乘算法与卡尔曼滤波算法虽然速度较快,但准确度难以提高。通过对电力系统故障信号高频噪声分量的理论分析与仿真研究,发现高频噪声分量存在一个主频,并提出一种使用遗传算法的主频频率估计器。根据高频噪声主频的存在性与自适应滤波原理,提出了一种基于高频噪声主频估计的自适应最小二乘算法,它利用高频噪声主频估计器计算输入信号的高频噪声主频频率,根据主频频率修改最小二乘算法的模型参数,实时形成最小二乘算法的计算式。仿真试验表明,该算法显著地提高了保护滤波算法的滤波速度与准确性,即使在噪声非常严重的情况下,也能取得很好效果。 展开更多
关键词 电力系统 继电保护 自适应应最小二乘算法 遗传算法 高频噪声
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超奈奎斯特水声通信稀疏自适应自迭代均衡算法
4
作者 褚润聪 武岩波 +2 位作者 朱敏 徐锐 寇旭 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第6期1187-1196,共10页
针对超奈奎斯特水声通信中的符号间干扰问题,本文提出基于数据重用改进比例递归最小二乘的稀疏自适应自迭代均衡算法,在软均衡器自迭代中更新均衡器系数和后验软判决符号,并根据超奈奎斯特信号加速因子调整算法稀疏度,在正交相移键控和... 针对超奈奎斯特水声通信中的符号间干扰问题,本文提出基于数据重用改进比例递归最小二乘的稀疏自适应自迭代均衡算法,在软均衡器自迭代中更新均衡器系数和后验软判决符号,并根据超奈奎斯特信号加速因子调整算法稀疏度,在正交相移键控和八相移键控调制下给出稀疏度因子和加速因子的拟合关系。仿真和试验证明:该算法具有更优的均衡性能和收敛速度,在距离为10 km的浅海水平通信海试中,实现了频谱效率为2.14 bits/(s·Hz)的超奈奎斯特信号无错误译码传输。 展开更多
关键词 水声通信 超奈奎斯特 Farrow滤波器 TURBO均衡 软译码器 软均衡器 自适应算法 改进成比例递归最小二乘 数据重用
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一种优化的自适应总体最小二乘系统辨识算法 被引量:8
5
作者 朱义勇 姚富强 +2 位作者 王厚生 李永贵 朱勇刚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第18期4843-4846,共4页
对于监督信号和训练信号都含有噪声的系统辨识问题,如果采用经典的最小均方和迭代最小二乘算法进行估计,会带来较大的误差,而直接求解又会有较大的计算量,不利于在线计算。将权向量的求解转化为增广输入向量自相关矩阵瑞利商的受限最佳... 对于监督信号和训练信号都含有噪声的系统辨识问题,如果采用经典的最小均方和迭代最小二乘算法进行估计,会带来较大的误差,而直接求解又会有较大的计算量,不利于在线计算。将权向量的求解转化为增广输入向量自相关矩阵瑞利商的受限最佳化问题,对增广输入向量进行迭代估计,同时建立了步长因子和误差信号间的函数关系,这个函数关系是建立在代价函数相对于步长梯度的基础上,而不是基于经验公式。所提算法结构简单,具有更好的稳健性,仿真表明这种算法相对于同类总体最小二乘算法和其他自适应算法有更快的收敛速度和更高的收敛精度。 展开更多
关键词 系统辨识 瑞利商 递推最小二乘 总体最小二乘 自适应算法
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基于模糊基函数网络和自适应最小二乘算法的外圆纵向磨削表面粗糙度的预测 被引量:4
6
作者 王家忠 王龙山 +1 位作者 周桂红 李国发 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期1223-1227,共5页
建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的模糊基函数网络(FBFN)预测模型,网络的训练采用自适应最小二乘算法(ALS)。ALS将最小二乘算法和遗传算法相结合,能够自主学习,不用人为干预,FBFN和粗糙度的分析模型相结合,只需少量实验数据便可完成网络... 建立了外圆纵向磨削表面粗糙度的模糊基函数网络(FBFN)预测模型,网络的训练采用自适应最小二乘算法(ALS)。ALS将最小二乘算法和遗传算法相结合,能够自主学习,不用人为干预,FBFN和粗糙度的分析模型相结合,只需少量实验数据便可完成网络的训练,自动产生模糊规则,确定隐含层的节点数。仿真和实验结果表明,FBFN网络结构非常适合粗糙度的预测和控制,采用ALS学习方法比BP算法、传统的遗传算法和正交二乘法等能产生更好的结果。 展开更多
关键词 模糊基函数网络 自适应最小二乘 表面粗糙度预测 外圆纵向磨削 遗传算法
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基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火算法的电磁场逆问题全局优化方法 被引量:3
7
作者 杨庆新 安金龙 +3 位作者 马振平 侯立坤 陈堂功 陈海燕 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期1-7,共7页
分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,... 分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,动态地建立和改进待求问题的数值模型,指导最优解的搜索过程,大大减少了求解电磁场正问题的求解次数,缩短了搜索到最优解的时间,通过仿真实验以及实际应用的对比,效果显著,提高了电磁场优化设计的实际应用能力。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 自适应模拟退火算法 电磁场逆问题 全局优化
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基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪 被引量:9
8
作者 张然 汤全武 史崇升 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第4期193-196,共4页
递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信... 递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。 展开更多
关键词 自适应滤波 递推最小乘算法(RLS) 图像去噪 MATLAB仿真
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基于最小二乘支持向量机的自适应差分进化算法 被引量:5
9
作者 阎啸天 武穆清 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1921-1925,共5页
差分进化(DE)算法具有操作简单,控制参数少,鲁棒性好等特点,但在对某些连续空间复杂函数进行优化时存在搜索盲目性较大、效率不高的问题。为此提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的自适应DE算法,该算法改进了标准DE算法的差分变异... 差分进化(DE)算法具有操作简单,控制参数少,鲁棒性好等特点,但在对某些连续空间复杂函数进行优化时存在搜索盲目性较大、效率不高的问题。为此提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的自适应DE算法,该算法改进了标准DE算法的差分变异和交叉等关键遗传操作,引入了基于LS-SVM的种群进化引导策略,基于LS-SVM对种群n最优训练集数据进行回归函数逼近和优化,分析了种群进化引导策略的自适应应用条件,给出了算法的整体流程及各关键步骤的复杂度。对标准测试函数的对比优化结果表明,改进算法相比标准DE算法具有更好的全局寻优能力和更高的优化效率,可以满足对连续空间复杂函数优化问题的可靠、高效求解。 展开更多
关键词 全局优化 差分进化算法 最小二乘支持向量机 函数逼近 自适应
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QR分解的最小二乘格型自适应滤波算法在噪声主动控制中的应用 被引量:4
10
作者 宁少武 史治宇 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期363-373,共11页
在噪声主动控制系统中,滤波-x递归最小二乘(FxRLS)算法收敛速度快但计算量大。基于此,提出了格型联合估计滤波器结构与基于QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)自适应滤波算法相结合的噪声控制方法,该方法对联合估计过程进行了改进并得到了... 在噪声主动控制系统中,滤波-x递归最小二乘(FxRLS)算法收敛速度快但计算量大。基于此,提出了格型联合估计滤波器结构与基于QR分解的最小二乘格型(QRD-LSL)自适应滤波算法相结合的噪声控制方法,该方法对联合估计过程进行了改进并得到了基于各阶估计误差的联合过程估计权系数更新关系,格型联合估计器结构简单,QRD-LSL自适应滤波算法数值稳定性好。仿真结果表明提出的噪声控制方法有良好的噪声控制效果,收敛速度快,计算量小,稳态误差小,跟踪性能好。 展开更多
关键词 噪声主动控制 滤波-x最小均方算法 滤波-x递归最小乘算法 格型联合估计滤波器 QR分解的最小二乘格型自适应滤波器
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基于矢量基学习的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法 被引量:2
11
作者 邢永忠 吴晓蓓 徐志良 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期328-333,共6页
为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采... 为增强最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归建模的稀疏性、鲁棒性和实时性,在加权LS-SVM的基础上,提出了基于矢量基学习的自适应迭代回归算法。在训练过程中,该算法通过矢量基学习和自适应迭代相结合的方法得到1个小的支持向量集,同时采用加权方法确定权值以减小训练样本中非高斯噪声的影响。回归学习和动态系统辩识的仿真结果表明:在回归建模精度相似的情况下,该算法确定的支持向量为全部学习样本的4.9%~8.9%,训练时间为标准LS-SVM的0.011%~0.383%;由于能够鲁棒跟踪时变非线性系统的动态特性,适合在线实时训练;可进一步用于非线性系统的建模和实时控制研究。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 矢量基 自适应迭代 回归算法
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基于最小二乘自适应迭代的宽带波束形成算法 被引量:1
12
作者 瞿孟虹 吴瑛 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2009年第1期95-99,共5页
大部分时域恒定束宽宽带波束形成算法的权值拟合运算量较大,导致实用性大大降低。本文给出一种基于最小二乘自适应迭代的恒定束宽波束形成器设计方法,同时将RLS迭代算法应用于滤波器组设计中。本文方法易于实现,不受阵形及阵元指向性限... 大部分时域恒定束宽宽带波束形成算法的权值拟合运算量较大,导致实用性大大降低。本文给出一种基于最小二乘自适应迭代的恒定束宽波束形成器设计方法,同时将RLS迭代算法应用于滤波器组设计中。本文方法易于实现,不受阵形及阵元指向性限制,不受迭代步长影响,且能快速收敛。理论推导及仿真实验验证了本文方法的有效性。 展开更多
关键词 宽带波束形成 自适应迭代算法 FIR滤波器 最小二乘
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最小二乘自适应滤波的广义多信道QR格型算法
13
作者 欧阳缮 方惠均 《信号处理》 CSCD 北大核心 1994年第1期36-46,共11页
对于广义多信道的最小二乘自适应滤波,即允许有信道参数数目不相等,本文提出一种QR格型算法。这个算法完全利用Givens旋转来解广义多道最小二乘问题,具有优越的数值性能和高度的模块化结构,适合于VLSI实现。对于通用处理器实现,这... 对于广义多信道的最小二乘自适应滤波,即允许有信道参数数目不相等,本文提出一种QR格型算法。这个算法完全利用Givens旋转来解广义多道最小二乘问题,具有优越的数值性能和高度的模块化结构,适合于VLSI实现。对于通用处理器实现,这个算法需要O(p2)运算复杂度,其中p为信道数,对于基本处理单元实现,需要2p角度计算单元和3p2-p旋转单元。 展开更多
关键词 最小二乘 自适应滤波 RLS算法
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异步CDMA系统中基于预处理递归最小二乘恒模算法的盲自适应接收
14
作者 赵发勇 酆广增 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第1期77-80,共4页
该文提出一种基于预处理递归最小二乘恒模算法(PP-RLSCMA)的多径异步CDMA系统盲自适应接收技术。首先对接收信号进行自适应预处理,并分析了预处理器的复杂性和稳定性。预处理的目的是通过对干扰和噪声的部分抑制以提高恒模接收的性能,... 该文提出一种基于预处理递归最小二乘恒模算法(PP-RLSCMA)的多径异步CDMA系统盲自适应接收技术。首先对接收信号进行自适应预处理,并分析了预处理器的复杂性和稳定性。预处理的目的是通过对干扰和噪声的部分抑制以提高恒模接收的性能,所提出的预处理方法只与多径信道的最大长度有关。鉴于统计恒模算法收敛速度慢的缺点,提出一种快速递归最小二乘恒模算法的盲自适应接收。仿真表明,该文算法的误码率及收敛性能比LCMMV,LCCMA好。 展开更多
关键词 无线通信 码间串扰 预处理 自适应接收 递归最小二乘恒模算法
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半航空瞬变电磁自适应正则化-阻尼最小二乘算法研究 被引量:12
15
作者 杨聪 毛立峰 +2 位作者 毛鑫鑫 王成 郭明 《地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期137-146,共10页
反演问题一直是地球物理的重点研究问题之一。本文以长导线源半航空瞬变电磁为例,对时间域半航空数据进行一维反演研究。将自适应正则化(ARIA)反演方法和阻尼最小二乘(LM)反演方法相结合,提出一种改进的反演方法:自适应正则化-阻尼最小... 反演问题一直是地球物理的重点研究问题之一。本文以长导线源半航空瞬变电磁为例,对时间域半航空数据进行一维反演研究。将自适应正则化(ARIA)反演方法和阻尼最小二乘(LM)反演方法相结合,提出一种改进的反演方法:自适应正则化-阻尼最小二乘(ARIA-LM)反演算法。本文选用三层理论模型对比阻尼最小二乘算法、自适应正则化反演算法与本文方法,并使用四层理论地层模型来验证算法的有效性和可靠性。结果表明:该算法在一定程度上对高阻分辨率增强,能有效提高反演的精度及稳定性。 展开更多
关键词 反演 自适应正则化算法 阻尼最小乘算法 半航空瞬变电磁
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基于改进自适应粒子群算法的混合核函数最小二乘支持向量机大坝变形预测 被引量:11
16
作者 梁耀东 栾元重 +2 位作者 刘方雨 纪赵磊 庄艳 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第1期47-52,共6页
针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝... 针对大坝变形影响因素的复杂性以及监测数据的非线性、随机波动大和预测难度大等问题,提出一种改进自适应粒子群(particle swarm,PSO)算法的混合核函数最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型,实现了大坝水平变形的时间序列预测方法。基于Mercer理论,将多项式核函数和高斯核函数进行线性组合,构建混合核函数,作为LSSVM模型的核函数,并以特征因子与大坝变形间的相互联系为基础,采用动态自适应惯性权重的PSO算法,对混合核函数的LSSVM模型进行参数寻优,以确保建立最佳LSSVM预测模型。将模型应用于丰满大坝,并与传统多项式核函数和传统高斯核函数的LSSVM模型进行对比仿真实验,对所提方法的有效性和准确性进行验证评估。结果表明,该模型在预测精度上有了明显提高,预测性能尤佳。可见改进自适应粒子群的混合核函数LSSVM模型对大坝变形的时间序列预测有良好的实用价值。 展开更多
关键词 混合核函数 大坝变形预测 最小二乘支持向量机(LSSVM) 自适应粒子群算法 水平位移
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基于遗传算法的多目标最小二乘支持向量机在近红外多组分定量分析中的应用 被引量:18
17
作者 徐冰 王星 +4 位作者 Dhaene Tom 史新元 Couckuyt Ivo 白雁 乔延江 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期638-642,共5页
近红外(NIR)定量分析通常涉及多个组分,采用遗传算法和自适应建模策略,建立了能够对多组分同时定量的多目标最小二乘支持向量机(LS-SVM),并将其应用于玉米中四个组分和连翘中两个活性成分的NIR分析。结果表明多目标遗传算法配合自适应... 近红外(NIR)定量分析通常涉及多个组分,采用遗传算法和自适应建模策略,建立了能够对多组分同时定量的多目标最小二乘支持向量机(LS-SVM),并将其应用于玉米中四个组分和连翘中两个活性成分的NIR分析。结果表明多目标遗传算法配合自适应建模策略可保证优化收敛于全局最优解。所建玉米多目标LS-SVM模型明显优于PLS1和PLS2模型;连翘多目标LS-SVM模型与PLS模型均可取得较好的校正和预测效果。两组数据中,径向基神经网络(RBFNN)模型均出现过拟合现象。多目标LS-SVM和单目标LS-SVM性能相近,但多目标LS-SVM建模运行一次即可得到结果,在NIR多组分定量分析中具有潜在应用优势。 展开更多
关键词 多目标最小二乘支持向量机 遗传算法 近红外 多组分定量 自适应建模
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基于相关函数的递推最小二乘算法及其在回波消除中的应用 被引量:7
18
作者 高鹰 谢胜利 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第9期114-118,共5页
本文给出一种新的类似于RLS(recursive least squares)算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理, 理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中,克服了常规自适应滤... 本文给出一种新的类似于RLS(recursive least squares)算法的递推最小二乘算法,该算法直接对输入信号的相关函数进行处理而不是对输入信号本身进行处理, 理论分析表明了该算法的收敛性。该算法应用于回波消除问题中,克服了常规自适应滤波算法在出现双方对讲的情况下需停止调节自适应滤波器系数这一不足。计算机模拟仿真表明该算法在双方对讲的情况下有良好的收敛性能。 展开更多
关键词 自适应滤波算法 最小二乘准则 相关函数 RLS算法 信号处理
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基于加权最小二乘法的最优适应控制器 被引量:11
19
作者 姜睿 罗贵明 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期140-147,共8页
普通的最小二乘算法LS,并不能保证它的收敛性,而加权的最小二乘算法WLS,却有很好的收敛性,采用这种算法进行随机系统的辨识,能够保证算法所得的参数收敛于某一个向量,而且这种算法在很多方面具有同普通最小二乘算法一样的性质,采用这种... 普通的最小二乘算法LS,并不能保证它的收敛性,而加权的最小二乘算法WLS,却有很好的收敛性,采用这种算法进行随机系统的辨识,能够保证算法所得的参数收敛于某一个向量,而且这种算法在很多方面具有同普通最小二乘算法一样的性质,采用这种算法对随机系统进行适应控制,能够保证系统是闭环全局稳定的,而且这种适应控制还能收敛于“一步超前”最优控制. 展开更多
关键词 WLS算法 “一步超前”最优适应控制器 闭环全局稳定 加权最小二乘
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一种全最小二乘算法及其在非线性滤波器中的应用 被引量:3
20
作者 孔祥玉 韩崇昭 +1 位作者 魏瑞轩 赵烨 《信号处理》 CSCD 北大核心 2005年第2期140-143,共4页
针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种稳定的总体最小二乘自适应算法。该算法以系统的增广权向量的瑞利商(RQ)与对增广权向量的最后元素的约束的和作为总损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并... 针对输入输出观测数据均含有噪声的滤波问题,提出了一种稳定的总体最小二乘自适应算法。该算法以系统的增广权向量的瑞利商(RQ)与对增广权向量的最后元素的约束的和作为总损失函数,利用梯度最陡下降原理导出权向量的自适应迭代算法,并将该算法应用于非线性Volterra滤波器。研究了算法的稳定性能,提出的算法不仅有良好的收敛性能,而且在权向量的自适应迭代时不需要标准化处理,使得算法的实施更为简单。仿真实验表明,无论在线性系统或非线性系统,本文算法的收敛性能,鲁棒抗噪性能和稳态收敛精度明显高于其它同类总体最小二乘算法。 展开更多
关键词 最小乘算法 非线性滤波器 VOLTERRA滤波器 自适应迭代算法 总体最小二乘 收敛性能 自适应算法 标准化处理 非线性系统 权向量 观测数据 输入输出 损失函数 稳定性能 仿真实验 收敛精度 抗噪性能 瑞利商
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