移动最小二乘法在多功能传感器数据重构中的应用
Zidonghua Xuebao/Acta Automatica Sinica（2007）
摘要
针对传统最小二乘法全局拟合的局限性,将一种新型的数值算法一移动最小二乘法应用于非线性多功能传感器的信号重构.通过详细研究插值函数的构造方法及性质,合理地选取基函数和权函数,求出试函数的系数,进而得到信号的重构值.详细分析了基函数维数、影响域节点数及权函数因子对计算结果的影响,并对最小二乘法以及移动最小二乘法的重构数据进行了对比,重构的相对误差分别小于15.3%和1.03%,结果表明移动最小二乘法更适合非线性曲面拟合,且适当地增加基函数维数或影响域节点数可以进一步提高数据重构的精度.
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关键词
Data reconstruction,Least squares,Moving least squares,Nonlinear regression of curve
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