针对最小二乘法用于相似模型试验坐标转换时不能综合考虑系数矩阵误差的问题,提出采用总体最小二乘法用于相似模型试验的坐标转换,该方法以罗德里格矩阵为基础,同时顾及坐标转换方程中系数矩阵和观测向量中的误差,通过一定准则删除数据中的粗差或异常点,从而获得高精度的参数估计值。用近景摄影测量方法获取相似材料模型试验数据对该方法进行试验,结果验证了该方法的有效性和实用性。
2022-09-15 19:43:27
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最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。
2021-06-04 15:16:13
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用总体最小二乘法对Pisarenko算法进行分析谐波分解恢复。 可在MATLAB上仿真。
2021-04-15 13:33:50
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从DV-Hop算法模型出发,为突破算法应用限制条件,采用总体最小二乘法原理,研究了锚节点位置信息存在误差时,无线传感器网络中传感器的定位问题,得到了更一般的结果。仿真结果表明,在100×100的仿真场景内部署100个传感器节点,通信半径为30 m、高斯噪声方差为1,当锚节点数量占总节点数量之比小于8%时,可显著改善WSN的定位精度,平均定位精度比原方法提高了20%~30%;当锚节点数量占总节点数量之比大于8%时,两种方法定位精度趋于相等。
2021-03-24 14:00:17
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