一种采用自适应LPA-ICI的最小二乘法相位展开

基于结构光的微小物体三维测量系统的设计及应用

基于结构光的微小物体三维测量系统的设计及应用针对微小物体的三维轮廓测量是现代三维形貌测量的一个重要分支领域。自从上世纪六十年代在国外被首次提出后,国内外研究学者经过几十年的不断研究和发展,与其相关的测量技术与测量设备也获得了高速发展,进入21世纪以后,其被广泛应用于缺陷检测、精密制造、虚拟现实(VR)、机器视觉、医疗工程、影音游戏、三维打印以及现代教育等众多领域。但与国外现有的测量技术与设备相比较,国内目前还处在相对落后的局面。因此,研制出测量精度高、测量速度快、微型化以及更加智能化的微小物体三维轮廓测量系统迫在眉睫。 根据上述情况,本文针对微小物体的三维轮廓测量从两个方向展开研究。一方面,基于正弦光栅条纹投影和光学三角法的三维测量方法进行研究。另一方面,着眼于以体视显微镜和双远心镜头为主体的硬件测量系统的设计与搭建。具体研究内容如下:(1)针对微小物体的三维轮廓测量现有方法以及研究现状系统地调研。 对常规方法存在的问题进行归纳总结,明确了微小物体测量面临的困难与挑战。本文将从硬件系统搭建以及算法实现两个方面进行研究改进。(2)设计与搭建以体视显微镜和双远心镜头为主体的硬件测量系统。因体视显微镜可实现物体的立体成像,可观察区域范围大;双远心镜头因分辨率高,低畸变,景深大,在成像时能最大限度还原物体的形状信息。 因此,测量系统采用体视显微镜和双远心镜头为主体结构设计并搭建了测量系统,结合基于光学三角原理的正弦光栅条纹投影三维测量方法,在经过系统标定后,能顺利获取被测物体的三维轮廓信息,测量系统的视场范围可达 1.8cm*1.6 cm。(3)基于正弦光栅条纹投影和光学三角法的三维测量方法进行研究。本文选用无损伤、精度高、速度快、易实现的正弦光栅条纹投影结合光学三角法对微小物体表面的三维轮廓进行测量,详细阐述了其测量原理,提出了一种基于质量图引导的相位解包裹改进算法——可靠路径跟踪算法,在满足测量精度要求下,提高了系统整体测量速度;针对系统标定,基于一般成像模型引入了摄像机标定与系统标定方法,深入阐述了摄像机标定和系统标定的方法理论,完成了测量系统的整体标定。基于C++与MATLAB实现了相关算法。 进行了大量相关实验,验证了该测量方法的稳定性和有效性,实验结果表明

最小二乘法在系统辨识中的应用

最小二乘法在系统辨识中的应用 王文进 控制科学与控制工程学院 控制理论与控制工程专业 2009010211 摘要：在实际的工程中，经常要对一个系统建立数学模型。很多时候，要面对一个未知的系统，对于这些未知系统，我们所知道的仅仅是它们的一些输入输出数据，我们要根据这些测量的输入输出数据，建立系统的数学模型。由此诞生了系统辨识这门科学，系统辨识就是研究怎样利用对未知系统的输入输出数据建立描述系统的数学模型的科学。系统辨识在工程中的应用非常广泛，系统辨识的方法有很多种，最小二乘法是一种应用及其广泛的系统辨识方法。本文主要讲述了最小二乘估计在系统辨识中的应用。 首先，为了便于介绍，用一个最基本的单输入单输出模型来引入系统辨识中的最小二乘估计。 例如：y = ax + （1） 其中：y、x 可测，为不可测的干扰项，a未知参数。通过N 次实验，得到测量数据y k和x k ，其中k=1、2、3、…，我们所需要做的就是通过这N次实验得到的数据，来确定未知参数a 。在忽略不可测干扰项的前提下，基本的思想就是要使观测点y k和由式（1）确定的估计点y的差的平方和达到最小。用公式表达出来就是要使J最小： 确定未知参数a的具体方法就是令： J a = 0 , 导出 a 通过上面最基本的单输入单输出模型，我们对系统辨识中的最小二乘法有了初步的了解，但在实际的工程中，系统一般为多输入系统，下面就用一个实际的例子来分析。在接下来的表述中，为了便于区分，向量均用带下划线的字母表示。 水泥在凝固过程中，由于发生了一系列的化学反应，会释放出一定的热量。若水泥成分及其组成比例不同，释放的热量也会不同。 水泥凝固放热量与水泥成分的关系模型如下： y = a0+ a1x1+…+ a n x n + 其中，y为水泥凝固时的放热量（卡/克）；x1~x2为水泥的几种成分。

最小二乘法及其应用..

最小二乘法及其应用 1． 引言 最小二乘法在19世纪初发明后,很快得到欧洲一些国家的天文学家和测地学家的广泛关注。据不完全统计,自1805年至1864年的60年间,有关最小二乘法的研究论文达256篇,一些百科全书包括1837年出版的大不列颠百科全书第7版,亦收入有关方法的介绍。同时,误差的分布是“正态”的,也立刻得到天文学家的关注及大量经验的支持。如贝塞尔( F. W. Bessel, 1784—1846)对几百颗星球作了三组观测,并比较了按照正态规律在给定范围内的理论误差值和实际值,对比表明它们非常接近一致。拉普拉斯在1810年也给出了正态规律的一个新的理论推导并写入其《分析概论》中。正态分布作为一种统计模型,在19世纪极为流行,一些学者甚至把19世纪的数理统计学称为正态分布的统治时代。在其影响下,最小二乘法也脱出测量数据意义之外而发展成为一个包罗极大,应用及其广泛的统计模型。到20世纪正态小样本理论充分发展后,高斯研究成果的影响更加显著。最小二乘法不仅是19世纪最重要的统计方法,而且还可以称为数理统计学之灵魂。相关回归分析、方差分析和线性模型理论等数理统计学的几大分支都以最小二乘法为理论基础。正如美国统计学家斯蒂格勒( S. M. Stigler)所说,“最小二乘法之于数理统计学犹如微积分之于数学”。最小二乘法是参数回归的最基本得方法所以研究最小二乘法原理及其应用对于统计的学习有很重要的意义。 2. 最小二乘法 所谓最小二乘法就是：选择参数10,b b ,使得全部观测的残差平方和最小. 用数学公式表示为： 21022)()(m in i i i i i x b b Y Y Y e --=-=∑∑∑∧ 为了说明这个方法，先解释一下最小二乘原理，以一元线性回归方程为例. i i i x B B Y μ++=10 （一元线性回归方程）

偏最小二乘法回归建模案例

《人工智能》课程论文 论文题目：偏最小二乘算法（PLS）回归建模 学生姓名：张帅帅 学号： 172341392 专业：机械制造及其自动化 所在学院：机械工程学院 年月日

目录 偏最小二乘回归....................................... - 2 -摘要................................................. - 2 -§1偏最小二乘回归原理................................ - 2 -§2一种更简洁的计算方法.............................. - 6 -§3案例分析 ......................................... - 7 -致谢................................................ - 16 -附件：.............................................. - 17 -

偏最小二乘回归 摘要 在实际问题中，经常遇到需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系，并研究用一组变量（常称为自变量或预测变量）去预测另一组变量（常称为因变量或响应变量），除了最小二乘准则下的经典多元线性回归分析（MLR ），提取自变量组主成分的主成分回归分析（PCR ）等方法外，还有近年发展起来的偏最小二乘（PLS ）回归方法。 偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。 偏最小二乘回归分析在建模过程中集中了主成分分析，典型相关分析和线性回归分析方法的特点，因此在分析结果中，除了可以提供一个更为合理的回归模型外，还可以同时完成一些类似于主成分分析和典型相关分析的研究内容，提供更丰富、深入的一些信息。 本文介绍偏最小二乘回归分析的建模方法；通过例子从预测角度对所建立的回归模型进行比较。 关键词：主元分析、主元回归、回归建模 1 偏最小二乘回归原理 考虑p 个变量p y y y ,...,21与m 个自变量m x x x ,...,21 的建模问题。偏最小二乘回归的基本作法是首先在自变量集中提出第一成分t ?（t ?是 m x x x ,...,21 的线性组合，且尽可能多地提取原自变量集中的变异信息）；同时在因变量集中也提取第一成分u ?，并要求t ?与u ?相关程度达到最大。然后建立因变量 p y y y , (21) t ?的回归，如果回归方程已达到满意的精度，则算法中止。否则 继续第二对成分的提取，直到能达到满意的精度为止。若最终对自变量集提取r 个成分r t t t ,...,21,偏最小二乘回归将通过建立 p y y y ,...,21与r t t t ,...,21的回归 式，然后再表示为p y y y ,...,21与原自变量的回归方程式，即偏最小二乘回归方程式。 为了方便起见，不妨假定p 个因变量p y y y ,...,21与m 个自变量m x x x ,...,21均为

乘法公式经典题型及拓展

乘法公式 一、复习: (a+b)(a-b)=a 2-b 2 (a+b)2=a 2+2ab+b 2 (a-b)2=a 2-2ab+b 2 (a+b)(a 2-ab+b 2)=a 3+b 3 (a-b)(a 2+ab+b 2)=a 3－b 3 归纳小结公式的变式，准确灵活运用公式： ① 位置变化，?x ?y ???y ?x ??x 2?y 2 ② 符号变化，??x ?y ???x ?y ????x ?2?y 2? x 2?y 2 ③ 指数变化，?x 2?y 2??x 2?y 2??x 4?y 4 ④ 系数变化，?2a ?b ??2a ?b ??4a 2?b 2 ⑤ 换式变化，?xy ??z ?m ???xy ??z ?m ?? ??xy ?2??z ?m ?2 ?x 2y 2??z ?m ??z ?m ? ?x 2y 2??z 2?zm ?zm ?m 2? ?x 2y 2?z 2?2zm ?m 2 ⑥ 增项变化，?x ?y ?z ??x ?y ?z ? ??x ?y ?2?z 2 ??x ?y ??x ?y ??z 2 ?x 2?xy ?xy ?y 2?z 2 ?x 2?2xy ?y 2?z 2 ⑦ 连用公式变化，?x ?y ??x ?y ??x 2?y 2? ??x 2?y 2??x 2?y 2? ?x 4?y 4 ⑧ 逆用公式变化，?x ?y ?z ?2??x ?y ?z ?2 ???x ?y ?z ???x ?y ?z ????x ?y ?z ???x ?y ?z ?? ?2x ??2y ?2z ? ??4xy ?4xz 例1．已知2=+b a ，1=ab ，求22b a +的值。 解：∵=+2)(b a 222b ab a ++ ∴22b a +=ab b a 2)(2-+ ∵2=+b a ，1=ab ∴22b a +=21222=?- 例2．已知8=+b a ，2=ab ，求2)(b a -的值。 解：∵=+2)(b a 222b ab a ++ =-2)(b a 222b ab a +- ∴-+2)(b a =-2)(b a ab 4 ∴-+2)(b a ab 4=2)(b a - ∵8=+b a ，2=ab ∴=-2)(b a 562482=?- 例3：计算19992-2000×1998 〖解析〗此题中2000=1999+1，1998=1999-1，正好符合平方差公式。 解：19992-2000×1998 =19992-（1999+1）×（1999-1） =19992-（19992-12）=+1 =1 例4：已知a+b=2，ab=1，求a 2+b 2和(a-b)2的值。 〖解析〗此题可用完全平方公式的变形得解。 解：a 2+b 2=(a+b)2-2ab=4-2=2 （a-b)2=(a+b)2-4ab=4-4=0 例5：已知x-y=2，y-z=2，x+z=14。求x 2-z 2的值。 〖解析〗此题若想根据现有条件求出x 、y 、z 的值，比较麻烦，考虑到x 2-z 2是

基于时间相位解包裹的条纹投影三维测量方法研究

基于时间相位解包裹的条纹投影三维测量方法研究三维测量技术影响着生活方式、生产方式,其中具有非接触、快速、高精度、低成本、操作简单等优点的数字条纹投影三维形貌测量技术,更是成为了研究的热点,在快速测量、工业检测、质量控制、虚拟现实、反向工程、生物医学等领域被广泛应用。随着生活质量的提高、工业生产的发展,对数字条纹投影三维形貌测量技术的要求越来越高,期望能够更快速,更高精度的测量。在数字条纹投影三维形貌测量技术中具有较高的可靠性和测量精度的是基于时间相位解包裹方法的条纹投影测量技术。但是,该方法投影和采集的条纹图数量较多,处理的数据量大、测量时间较长,无法进行快速、实时和动态测量。 本论文针对基于时间相位解包裹方法的条纹投影测量技术实现快速,高精度测量的关键问题展开研究。1.详细研究线性增长法、拟合指数法、拟合负指数法时间相位解包裹方法的原理,这些方法需要采集和处理大量的数据,测量速度慢。基于此,本文提出一种如何减少数据获取时间的方法。该方法在四步相移条纹的基础上增加了两幅条纹图,六幅条纹图可以得到一个包裹相位和一个辅助相位,利用两相位间的联系能够得到一个频率是包裹相位一半的新的包裹相位。 也就是说,该方法的一套条纹可以得到两个不同频率的包裹相位。拟合指数法、拟合负指数法需要log₂ s（s为条纹的最大周期数）套条纹,在采用四步相移的情况下,则需要4log₂ s幅条纹图。而本方法需要3log₂ s,减少了log₂ s幅条纹图,可以缩短投影和采集时间、数据处理时间,一定程度上提高测量速度。通过实验证明了该方法的可行性。 2.详细阐述了双频外差法和三频外差法的原理,并分析了每种方法的不足。双频外差方法中相位主值的误差限制了使用高频条纹进行高精度的测量,三频外差方法,虽然可以使用高频条纹,但是两次的外差操作会放大主值相位的误差,可能会造成外差相位不够准确,进而会使展开的连续相位出现跳跃性误差。结合现有的研究成果,提出了双频外差结合相位编码的相位解包裹方法。通过相位编码条纹展开外差后的相位,外差相位的周期不用覆盖整个视场,从而打破了相位主值误差对高频条纹的限制,而且只进行一次外差,不会出现放大主值相位的误差造成连续相位跳变的情况。

系统辨识

一、 最小二乘法（LS ） 辨识系统Z(K+2)=1.5*Z(K+1)-0.7*Z(k)+u(K+1)+0.5*u(k)+v(k) 辨识参数 L T L L T L LS y X X X 1)(-Λ =θ 其中 MAT 程序 >> x=[0 1 0 1 1 0 1 1 1]; >> n=403; >> M=[]; >> for i=1:n temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end >> v=randn(1,400); >> z=[]; >> z(1)=-1; >> z(2)=0; >> for i=3:402 z(i)=1.5*z(i-1)-0.7*z(i-2)+M(i-1)+0.5*M(i-2)+v(i-2); end >> H=zeros(400,4); >> for i=1:400 H(i,1)=-z(i+1); H(i,2)=-z(i); H(i,3)=M(i+1); H(i,4)=M(i); end >> Estimate=inv(H'*H)*H'*(z(3:402))' 辨识参数为： Estimate = -1.4916

1.0364 0.4268 >> 二、最小二乘递推法（RLS） 辨识Z(K+2)=1.5*Z(K+1)-0.7*Z(k)+u(K+1)+0.5*u(k)+v(k) 递推公式： 其中： MATLAB程序： >> x=[0 1 0 1 1 0 1 1 1]; n=403; M=[]; for i=1:n temp=xor(x(4),x(9)); M(i)=x(9); for j=9:-1:2 x(j)=x(j-1); end x(1)=temp; end v=randn(1,400); z=[]; z(1)=-1; z(2)=0; for i=3:402 z(i)=1.5*z(i-1)-0.7*z(i-2)+M(i-1)+0.5*M(i-2)+v(i-2); end P=100*eye(4); Pstore=zeros(4,401); >> Pstore(:,1)=[P(1,1),P(2,2),P(3,3),P(4,4)]; >> Theta=zeros(4,401); Theta(:,1)=[3;3;3;3]; >> K=[10;10;10;10];

最小二乘法的基本原理和多项式拟合

最小二乘法的基本原理和多项式拟合 一 最小二乘法的基本原理 从整体上考虑近似函数)(x p 同所给数据点),(i i y x (i=0,1,…,m)误差 i i i y x p r -=)((i=0,1,…,m) 的大小，常用的方法有以下三种：一是误差 i i i y x p r -=)((i=0,1,…,m)绝对值的最大值i m i r ≤≤0max ，即误差 向量 T m r r r r ),,(10 =的∞—范数；二是误差绝对值的和∑=m i i r 0 ，即误差向量r 的1— 范数；三是误差平方和∑=m i i r 02 的算术平方根，即误差向量r 的2—范数；前两种方法简单、自然，但不便于微分运算 ，后一种方法相当于考虑 2—范数的平方，因此在曲线拟合中常采用误差平方和∑=m i i r 02 来 度量误差i r (i=0，1，…，m)的整 体大小。 数据拟合的具体作法是：对给定数据 ),(i i y x (i=0,1,…，m)，在取定的函数类Φ中,求Φ∈)(x p ,使误差i i i y x p r -=)((i=0,1,…,m)的平方和最小，即 ∑=m i i r 2 = 从几何意义上讲，就是寻求与给定点),(i i y x (i=0,1,…,m)的距离平方和为最 小的曲线 )(x p y =（图6-1）。函数)(x p 称为拟合函数或最小二乘解，求拟合函数)(x p 的方法称为曲线拟合的最小二乘法。 在曲线拟合中，函数类Φ可有不同的选取方法 . 6—1 二 多项式拟合 假设给定数据点),(i i y x (i=0,1,…,m)，Φ为所有次数不超过)(m n n ≤的多项式构成的函数类，现求一 Φ ∈=∑=n k k k n x a x p 0 )(,使得 [] min )(0 02 02 =??? ??-=-=∑∑∑===m i m i n k i k i k i i n y x a y x p I (1) [ ] ∑ = = - m i i i y x p 0 2 min ) (

最经典的乘法公式综合应用与拓展(学生、教师两用版)

八年级数学上册乘法公式的综合应用与拓展 (学生版) ?、基本公式 1. 平方差公式：(a+b)(a-b)=a 2 -b 2 2 例：计算 1999 -2000 X 1998 2 2 2 2. 完全平方公式(a+b) =a +2ab+b (a-b) 例：运用公式简便计算 3. 完全平方公式 a+b(或a-b)、ab 、a 2 +b 2 这三者任意知道两项就可以求出第三项 (a+b)2 、(a-b) 2 、ab 这三者任意知道两项就可以求出第三项 ① a 2 b 2 = (a b)2 - 2ab a 2 b 2 = (a-b) 2+2ab 2 2 2 2 ② (a-b) =(a+b) -4ab (a+b) =(a-b) +4ab (2) 完全平方公式变用 2:两个完全平方公式之和的整合 2 2 2 2 (a+b) + (a-b) =2 (a+b) 例1 ?已知a b 2 , ab =1，求a 2 b 2的值。 2 例 2.已知 a ? b = 8 , ab = 2，求(a - b)的值。 例3.已知a - b = 4, ab = 5，求a 2 b 2的值。 2 2 例 4 .已知 m +n =7, mn= —18,求 m — mr+ n 的值. 例 5 (3)已知：x+2y=7 , xy=6，求(x-2y)2 的值. 例6.已知a +丄=5,求(1) a 2 +W , (2) (a —丄)2 的值. a a a (1) 完全平方公式变用 1:利用已知的两项求第三项 2 2 2 =a -2ab+b (1) 1032 (2) 1982

1 1 例7.已知x -― =3，求x4■ ~4的值。 x x 2

两种不同质量函数选取对相位解包裹的影响

两种不同质量函数选取对相位解包裹的影响 【摘要】分别选用一阶差分和二阶差分为质量函数，采用质量引导解包裹路径方法，对相同的包裹相位图进行解包裹处理。并对处理结果进行分析，比较了两种质量函数的优劣。 【关键词】一阶差分二阶差分质量解包裹 光学三维轮廓测量方法在工业生产和实际生活中有着重要的应用，如逆向工程、工业生产上的质量监控、机器人的视觉系统等等[1][2]。在三维轮廓测量方法中，相移法是目前使用最广泛的方法之一[3]，虽然相移法有着较高的测量精度，但测得的相位值是被包裹在[-，]之间的[4]。因而要得到正确的相位值，就需要对包裹相位值进行正确的解包裹处理。 相位解包裹已经成为近年来研究的热点之一。目前提出的解包裹方法有很多，但方法上大致可以分为三类：整体法、区域分割法和路径跟踪算法[5]。 本文采用质量引导路径的方法，分别选用一阶差分和二阶差分为质量函数，进行实验，通过实验结果分析比较了两种函数的优劣。 1 两种不同质量函数的选取 设图片中某像素点的坐标为（m，n），那么它的四个正交相邻像素点为（m-1，n），（m+1，n），（m，n-1}和（m，n+1），四个对角相邻像素点为（m-1，n-1），（m+1，n-1），（m-1，，n+1），（m+1，n+1），则一阶差分为： 某点对应的差分值越大则对应的质量应该越差，则令一阶差分质量函数为。其中， 点（m，n）对应的二阶差分为： 则二阶差分质量函数，其中。式中的F是加减的操作，目的是使相邻相位连续。 2 实验结果 在图一中，（a）是参考包裹相位，（b）是放上物体后受到高度调制的包裹相位。（c）、（d）是采用一阶差分为质量函数对（a）、（b）的相位解包裹图。图二为图一中（d）、（c）的相位差图；图三中的（a）、（b）与图一中的（a）、（b）是相同的两幅图，但（c）、（d）是使用二阶差分为质量函数的解包裹结果。图四为图三中（d）、（c）的相位差图。 通过相位差图可以看到图二中有明显的区域分块和拉线现象，而采用二阶差

系统辨识最小二乘参数估计matlab

最小二乘参数估计 摘要： 最小二乘的一次性完成辨识算法（也称批处理算法），他的特点是直接利用已经获得的所有（一批）观测数据进行运算处理。这种算法在使用时，占用内存大，离线辨识，观测被辨识对象获得的新数据往往是逐次补充到观测数据集合中去的。在应用一次完成算法时，如果要求在每次新增观测数据后，接着就估计出系统模型的参数，则需要每次新增数据后要重新求解矩阵方程()Z l T l l T l ΦΦΦ-∧=1θ。 最小二乘辩识方法在系统辩识领域中先应用上已相当普及，方法上相当完善，可以有效的用于系统的状态估计，参数估计以及自适应控制及其他方面。 关键词： 最小二乘（Least-squares ），系统辨识（System Identification ） 目录： 1.目的 (1) 2.设备 (1) 3引言 (1) 3.1 课题背景 (1) 4数学模型的结构辨识 (2) 5 程序 (3) 5.1 M 序列子函数 ................................................................................. 错误！未定义书签。 5.2主程序............................................................................................... 错误！未定义书签。 6实验结果： ................................................................................................................................... 3 7参考文献： ................................................................................................. 错误！未定义书签。 1.目的 1.1掌握系统辨识的理论、方法及应用 1.2熟练Matlab 下最小二乘法编程 1.3掌握M 序列产生方法 2.设备 PC 机1台（含Matlab 软件） 3引言 3.1 课题背景 最小二乘理论是有高斯（K.F.Gauss ）在1795年提出：“未知量的最大可能值是这样一个数值，它使各次实际观测值和计算值之间的差值的平方乘以度量其精度的数值以后的和最小。”这就是最小二乘法的最早思想。 最小二乘辨识方法提供一个估算方法，使之能得到一个在最小方差意义上与实验数据最

最小二乘法原理

最小二乘法原理 1. 概念 最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m 个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 2. 原理 给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m 。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差最小。近似曲线在点pi 处的偏差δi= φ(xi)-yi ，i=1,2,...,m 。 常见的曲线拟合方法： 1. 是偏差绝对值最小 11min (x )y m m i i i i i φδφ===-∑∑ 2. 是最大的偏差绝对值最小 min max (x )y i i i i φδ?=- 3. 是偏差平方和最小 2211min ((x )y )m m i i i i i φδ?===-∑∑ 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线，并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法。 推导过程： 1. 设拟合多项式为： 01...k k y a a x a x =+++ 2. 各点到这条曲线的距离之和，即偏差平方和如下： 2 2 011(...)m k i i k i i R y a a x a x =??=-+++??∑ 3. 为了求得符合条件的a 值，对等式右边求ak 偏导数，因而我们得到了： 011 2(...)0m k i k i i y a a x a x =??--+++=??∑ 011 2(...)0m k i k i i y a a x a x x =??--+++=??∑

…….. 0112( 0 k k i k i i y a a x a x x =??--+++=??∑ 4. 将等式简化一下，得到下面的式子 01111...n n n k i k i i i i i a n a x a x y ===+++=∑∑∑ 2 1011111...n n n n k i i k i i i i i i i a x a x a x y x +====+++=∑∑∑∑ …… 12011111...n n n n k k k k i i k i i i i i i i a x a x a x y x +====+++=∑∑∑∑ 5. 把这些等式表示成矩阵形式，就可以得到下面的矩阵： 11102111111121111.........n n n k i i i i i i n n n n k i i i i i i i i i n n n n k k k k k i i i i i i i i i n x x y a a x x x x y a x x x x y ===+====+====??????????????????????=?????????????????????? ∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑∑ 6. 将这个范德蒙矩阵化简后得到： 0111122 21...1...1...k k k k n n n a y x x a y x x a y x x ??????????????????=????????????????????

偏最小二乘法

偏最小二乘法 ( PLS)是光谱多元定量校正最常用的一种方法 , 已被广泛应用 于近红外 、 红外 、拉曼 、核磁和质谱等波谱定量模型的建立 , 几乎成为光谱分析中建立线性定量校正模型的通用方法 〔1, 2〕 。近年来 , 随着 PLS 方法在光谱分析尤其是分子光谱如近红外 、 红外和拉曼中应用 的深入开展 , PLS 方法还被用来解决模式识别 、定量校正模型适用性判断以及异常样本检测等定性分析问题 。 由于 PLS 方法同时从光谱阵和浓度阵中提取载荷和得分 , 克服主成分分析 ( PCA)方法没有利用浓度阵的缺点 , 可有效降维 , 并消除光谱间可能存在的复共线关系 , 因此取得令人非常满意的定性分析结果 〔3 ～ 5〕 。 本文主要介绍PLS 方法在光谱定性分析方面的原理及应用 实例 。 偏最小二乘方法(PLS-Partial Least Squares))是近年来发展起来的一种新的多元统计分析法, 现已成功地应用于分析化学, 如紫外光谱、气相色谱和电分析化学等等。该种方法，在化合物结构-活性/性质相关性研究中是一种非常有用的手段。如美国Tripos 公司用于化合物三维构效关系研究的CoMFA (Comparative Molecular Field Analysis)方法, 其中，数据统计处理部分主要是PLS 。在PLS 方法中用的是替潜变量，其数学基础是主成分分析。替潜变量的个数一般少于原自变量的个数，所以PLS 特别适用于自变量的个数多于试样个数的情况。在此种情况下，亦可运用主成分回归方法，但不能够运用一般的多元回归分析，因为一般多元回归分析要求试样的个数必须多于自变量的个数。 §§ 6.3.1 基本原理 6.3 偏最小二乘（PLS ） 为了叙述上的方便，我们首先引进“因子”的概念。一个因子为原来变量的线性组合，所以矩阵的某一主成分即为一因子，而某矩阵的诸主成分是彼此相互正交的，但因子不一定，因为一因子可由某一成分经坐标旋转而得。 在主成分回归中，第一步，在矩阵X 的本征矢量或因子数测试中，所处理的仅为X 矩阵，而对于矩阵Y 中信息并未考虑。事实上，Y 中亦可能包含非有用的信息。所以很自然的一种想法是，在矩阵X 因子的测试中应同时考虑矩阵Y 的作用。偏最小二乘正是基于这种思想的一种回归方法。 偏最小二乘和主成分分析很相似，其差别在于用于描述变量Y 中因子的同时也用于描述变量X 。为了实现这一点，在数学上是以矩阵Y 的列去计算矩阵X 的因子，与此同时，矩阵Y 的因子则由矩阵X 的列去预测。其数学模型为： E P T X +'=F Q U Y +'=

乘法公式应用

乘法公式的几何背景 1、如图所示可以验证哪个乘法公式用式子表示为． 题第2 2、如图所示，用该几何图形的面积可以表示的乘法公式是．的小正方形，图②是将图①中的阴影的正方形中有一个边长是b 3、如图，图①是边长为a 部分剪拼成的一个等腰梯形，比较图① 和图②阴影部分的面积，可验证的是． 第4题图 、用该几何图形的面积可以表示的等量关系是．4，的两个正方形，边保持平行，如果从大正方形中剪去小正方形，剩ab5、如图：边长为个大小相等的梯形．请你计算出两个阴影部分的面 积，同时说明可下的图形可以分割成4

以验证哪一个乘法公式的几何意义．型是长为B是三种不同型号的卡片，其中CA型是边长为a 的正方形，、如图61，A、B、的正方形．的长方形，C是边长是b、宽为b a ）．请根2B张型和1张C型卡片拼出了一个新的图形（如图A7、小杰同学用1张型、2 式熟所悉的公是．你一写关面形个据这图的积系出个2b2a18、图是一个长为，宽为的长方形，沿图中虚线剪开，可分成四块小长方形． （1）你认为图1的长方形面积等于； （2）将四块小长方形拼成一个图2的正方形．请用两种不同的方法求图2中阴影部分的面积．方法1： 方法2： （3）观察图2直接写出代数式（a+b）2、（a-b）2、ab之间的等量关系；

（4）把四块小长方形不重叠地放在一个长方形的内部（如图3），未被覆盖的部分用阴影表示．求两块阴影部分的周长和（用含m、n的代数式表示）． 9、如图，ABCD是正方形，P是对角线BD上一点，过P点作直线EF、GH分别平行于AB、BC，交两组对边于E、F、G、H，则四边形PEDG，四边形PHBF都是正方形，四边形PEAH、四边形PGCF都是矩形，设正方形PEDG的边长是a，正方形PHBF的边长是b．请动手实践并得出结论：（1）请你动手测量一些线段的长后，计算正方形PEDG与正方形PHBF的面积之和以及矩形PEAH与矩形PGCF的面积之和．（2）你能根据（1）的2222=2ab？P ab与2的大小 吗？（3）当点在什么位置时，有a+ba结果判断+b 平方差公式1.5． 一、点击公式 ????????????=. ==，，b??a?ba?a?a?bbb?aba?????????????=. =，=，ab??aa?ba??b?a?bbb?a二、公式运用

最小二乘法的原理及其应用

最小二乘法的原理及其应用 一、研究背景 在科学研究中，为了揭示某些相关量之间的关系，找出其规律，往往需要做数据拟合，其常用方法一般有传统的插值法、最佳一致逼近多项式、最佳平方逼近、最小二乘拟合、三角函数逼近、帕德（Pade）逼近等，以及现代的神经网络逼近、模糊逼近、支持向量机函数逼近、小波理论等。 其中，最小二乘法是一种最基本、最重要的计算技巧与方法。它在建模中有着广泛的应用，用这一理论解决讨论问题简明、清晰，特别在大量数据分析的研究中具有十分重要的作用和地位。随着最小二乘理论不断的完善，其基本理论与应用已经成为一个不容忽视的研究课题。本文着重讨论最小二乘法在化学生产以及系统识别中的应用。 二、最小二乘法的原理 人们对由某一变量t或多个变量t1…..tn 构成的相关变量y感兴趣。如弹簧的形变与所用的力相关，一个企业的盈利与其营业额，投资收益和原始资本有关。为了得到这些变量同y之间的关系，便用不相关变量去构建y，使用如下函数模型 , q个相关变量或p个附加的相关变量去拟和。 通常人们将一个可能的、对不相关变量t的构成都无困难的函数类型充作函数模型（如抛物线函数或指数函数）。参数x是为了使所选择的函数模型同观测值y相匹配。（如在测量弹簧形变时，必须将所用的力与弹簧的膨胀系数联系起来）。其目标是合适地选择参数，使函数模型最好的拟合观测值。一般情况下，观测值远多于所选择的参数。 其次的问题是怎样判断不同拟合的质量。高斯和勒让德的方法是，假设测量误差的平均值为0。令每一个测量误差对应一个变量并与其它测量误差不相关（随机无关）。人们假设，在测量误差中绝对不含系统误差，它们应该是纯偶然误差，围绕真值波动。除此之外，测量误差符合正态分布，这保证了偏差值在最后的结果y上忽略不计。 确定拟合的标准应该被重视，并小心选择，较大误差的测量值应被赋予较小的权。并建立如下规则：被选择的参数，应该使算出的函数曲线与观测值之差的平方和最小。用函数表示为：

乘法公式的拓展及常见题型整理

乘法公式的拓展及常见题型整理 例题：已知b a +=4，求ab b a ++222。 ⑴如果1,3=-=-c a b a ，那么()()()2 22a c c b b a -+-+-的值是 ⑵1=+y x ，则222 121y xy x ++= ⑶已知xy ２y x ，y x x x -+-=---222 2)()1(则= ⑴若()()a b a b -=+=2 2 713，，则a b 22 +=____________，a b =_________ ⑵设（5a ＋3b ）2=（5a －3b ）2＋A ，则A= ⑶若()()x y x y a -=++2 2 ，则a 为 ⑷如果22)()(y x M y x +=+- ，那么M 等于 ⑸已知(a+b)2 =m ，(a —b)2 =n ，则ab 等于 ⑹若N b a b a ++=-2 2)32()32(， 则N 的代数式是 ⑺已知,3)(,7)(22=-=+b a b a 求ab b a ++22的值为 。 ⑻已知实数a,b,c,d 满足53=-=+bc ，ad bd ac ，求) )((2222d c b a ++ 例题：已知(a+b)2 =7,(a-b)2 =3, 求值: (1)a 2 +b 2 (2)ab 例2：已知a= 201x ＋20，b=201x ＋19，c=20 1 x ＋21，求a 2＋b 2＋c 2－ab －bc －ac 的值 ⑴若499,7322=-=-y x y x ，则y x 3+= ⑵若2=+b a ，则b b a 422 +-= 若65=+b a ，则b ab a 3052++= ⑶已知a 2＋b 2=6ab 且a ＞b ＞0，求 b a b a -+的值为 ⑷已知20042005+=x a ，20062005+=x b ，20082005+=x c ，则代数式ca bc ab c b a ---++222的值 是 ． （四）步步为营 例题：3?(22 +1)?(24 +1)?(28 +1)?(162+1) 6?)17(+?(72+1)?(74+1)?(78+1)+1 ()( )()()()224 4 8 8 a b a b a b a b a b -+ +++ 1)12()12()12()12()12()12(3216842++?+?+?+?+?+

【CN110108200A】一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910351261.0 (22)申请日 2019.04.28 (71)申请人 北京卫星制造厂有限公司 地址 100190 北京市海淀区知春路63号 (72)发明人 周勇　邵珩　聂中原　祁俊峰　 (74)专利代理机构 中国航天科技专利中心 11009 代理人 张晓飞 (51)Int.Cl. G01B 9/02(2006.01) (54)发明名称一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法(57)摘要一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法，步骤为：1)输入激光散斑干涉相位图，求解出激光散斑干涉相位图中的所有残差点；2)根据受力公式求出当前每个残差点受到外界的电磁力，同时设定电磁力的阈值；3)计算所受电磁力大于阈值的残差点所在邻域内的明暗分界线方向；4)通过上述明暗分界线方向和电磁力方向关系，依次对所受电磁力大于阈值的残差点所在邻域进行“缝合”或“撕裂”处理，使得电性相反的残差点不断靠近或重合消失，生成处理后的激光散斑干涉相位图；5)重复步骤1)、2)、3)、4)，直到所有残差点都消失或所受电磁力都小于等于阈值时结束；6)根据现存残点设置枝切线；7)沿枝切线标识的路径进行图像解包裹，得到激光散斑 干涉相位解包裹图。权利要求书2页 说明书4页 附图2页CN 110108200 A 2019.08.09 C N 110108200 A

权　利　要　求　书1/2页CN 110108200 A 1.一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法，其特征在于包括如下步骤： 1)输入激光散斑干涉相位图，求解出激光散斑干涉相位图中的所有残差点； 2)将残差点当作带着正负单位电量的“电子”，将激光散斑干涉相位图图片区域当作电磁力场，根据受力公式求出当前每个残差点受到外界的电磁力，同时设定电磁力的阈值； 3)计算所受电磁力大于阈值的残差点所在邻域内的明暗分界线方向； 4)通过上述明暗分界线方向和电磁力方向关系，依次对所受电磁力大于阈值的残差点所在邻域进行“缝合”或“撕裂”处理，使得电性相反的残差点不断靠近或重合消失，生成处理后的激光散斑干涉相位图； 5)当所受电磁力大于阈值的残差点存在时，重复步骤1)、2)、3)、4)，直到所有残差点都消失或所受电磁力都小于等于阈值时结束； 6)根据现存残点设置枝切线； 7)沿枝切线标识的路径进行图像解包裹，得到激光散斑干涉相位解包裹图。 2.根据权利要求1所述的一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法，其特征在于，其特征在于：所述步骤1)中通过Goldstein枝切法求出激光散斑干涉相位图中的所有残差点。 3.根据权利要求1所述的一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法，其特征在于：根据受力公式求出当前每个残差点受到外界的电磁力的具体方法如下：假若共有n个残差点，第k个残差点表示为Ak，则它受到外界的电磁合力为： 其中k＝1,2,……,n，i＝1,2,……,n， (D Ak Ai)2为残差点Ak与Ai距离的平方。 4.根据权利要求1所述的一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法，其特征在于：所述步骤3)的具体过程为：设定由亮域点组成亮域区域，由暗域点组成暗域区域；亮域区域与暗域区域边的界线上为明暗分界线；在平面内与经过亮域重心、暗域重心的直线垂直方向为明暗分界线方向，以分界线两侧明暗跳变大的一侧为正方向；通过亮域、暗域重心坐标，求得明暗分界线方向；其中亮/暗域重心坐标为亮/暗域点坐标和的平均值。 5.根据权利要求1所述的一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法，其特征在于：所述步骤4)的具体过程为： 当残差点所在小区域明暗分界线方向与该残差点受到外界的电磁力方向夹角小于60度时，对该残差点小区域进行平滑处理，即“缝合”； 当残差点所在小区域明暗分界线方向与该残差点受到外界的电磁力方向夹角大于120度时，对该残差点小区域沿明暗分界线方向进行增加明暗跳变处理，即“撕裂”； 当残差点所在小区域明暗分界线方向与该残差点受到外界的电磁力方向夹角大于等于60度而小于等于120度时，对该残差点小区域沿电磁力方向进行增加明暗跳变处理，即“撕裂”。 6.根据权利要求5所述的一种基于改进枝切法的激光散斑相位解包裹方法，其特征在于：所述平滑处理是指用残差点周围区域内点的平均灰度值来覆盖它原来的灰度值。增加明暗跳变处理是经过残差点指向分界线方向或电磁力方向，将两侧区域中像素增加明暗跳 2

偏最小二乘法(PLS)简介

偏最小二乘法（PLS）简介 偏最小二乘法（PLS ）简介 偏最小二乘法（PLS ）简介 简介 偏最小二乘法是一种新型的多元统计数据分析方法，它于1983年由伍德（S.Wold）和阿巴诺（C.Albano）等人首次提出。近几十年来，它在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展。 偏最小二乘法 长期以来，模型式的方法和认识性的方法之间的界限分得十分清楚。而偏最小二乘法则把它们有机的结合起来了，在一个算法下，可以同时实现回归建模（多元线性回归）、数据结构简化（主成分分析）以及两组变量之间的相关性分析（典型相关分析）。这是多元统计数据分析中 的一个飞跃。 偏最小二乘法在统计应用中的重要性体现在以下几个方面： 偏最小二乘法是一种多因变量对多自变量的回归建模方法。偏最小二乘法可以较好的解决许多以往用 普通多元回归无法解决的问题。 偏最小二乘法之所以被称为第二代回归方法，还由于它可以实现多种数据分析方法的综合应用。 主成分回归的主要目的是要提取隐藏在矩阵X 中的相关信息，然后用于预测变量Y 的值。 这种做法可以保证让我们只使用那些独立变量，噪音将被消除，从而达到改善预测模型质量的目的。但是，主成分回归仍然有一定的缺陷，当一些有用变量的相关性很小时，我们在选取主成分时就很容易把它们漏掉，使得最终的预测模型可靠性下降，如果我们对每一个成分 进行挑选，那样又太困难了。 偏最小二乘回归可以解决这个问题。它采用对变量X 和Y 都进行分解的方法，从变量X 和Y 中同时提取成分（通常称为因子），再将因子按照它们之间的相关性从大到小排列。现在，我们要建立一个模型，我们只要决定选择几个因子参与建模就可以了 基本概念 偏最小二乘回归是对多元线性回归模型的一种扩展，在其最简单的形式中，只用一个线性模 型来描述独立变量Y 与预测变量组X 之间的关系: 偏最小二乘法(PLS) 简介