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L1正规化最小二乘方法

  • 基于ARM和禁忌搜索的变电站电压无功优化控制

    变电站电压无功综合控制是通过自动调节有载变压器的分接头和投切并联补偿电容器组来实现的,它是确保电压质量和无功平衡、提高供电网可靠性和经济性的重要措施。采用九区图控制策略的电压无功综合控制,实际运行时存在着频繁调节变压器分接头和投切电容器组的缺陷,甚至可能会出现震荡现象。 本文针对上述不足,根据有功功率和无功功率的负荷预测曲线,以降损收益最大为适配值函数,以电压约束、电气极限约束和控制约束为约束条件,提出了一种改进的禁忌搜索算法。引入最低收益阈值来限制调节次数的增加,在此基础上建议了一种确定最佳调整次数的方法。还建议了一种有约束线性最小二乘算法,基于变电站内的量测数据以及变压器的参数来估计系统电压和系统阻抗参数。算例结果表明建议的方法是可行的,并且具有可以有效地减少调节次数的特点。基于ARM的LPC2292微控制器和嵌入式实时操作系统(μC/OS-II),采用ADS1.2开发工具进行编程,实现了变电站内电压无功综合控制功能。软件模块开发主要包括:嵌入式实时操作系统(μC/OS-II)和图形用户界面GUI移植,数据读取任务,数据处理任务,电压无功控制任务,基于GPRS/CDMA的通讯任务、键盘扫描和液晶显示任务等。采用信号发生器产生电能信号,采用继电器的动作模拟变压器分接头档位的调节和电容器组的投切,构建了一个变电站内的电压无功控制模拟测试台,对提出的设计方案进行了全面的功能测试,测试结果表明提出的设计方案是可行的。

    标签: ARM 禁忌 搜索 变电站

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:pinksun9

  • 基于小波变换的图像去噪算法研究

    随着多媒体技术的发展,数字图像处理已经成为众多应用系统的核心和基础。它的发展主要依赖于两个性质不同、自成体系但又紧密相关的研究领域:图像处理算法及其相应的电路实现。图像处理系统的硬件实现—般有三种方式:专用的图像处理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、数字信号处理器(Digital Signal Process)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array)以及相关电路组成。它们可以实时高速完成各种图像处理算法。图像处理中,低层的图像预处理的数据量很大,要求处理速度快,但运算结果相对比较简单。相对于其他两种方式,基于FPGA的图像处理方式的系统更适合于图像的预处理。本文设计了—种基于FPGA的小波域图像去噪系统。首先,阐述了基于小波变换的图像去噪算法原理,重点讨论了小波邻域阈值(NeighShrink)去噪算法,并给出了该算法相应的Matlab 仿真;然后,为了改进邻域阈值去噪算法中对每个分解子带都采用相同邻域和阈值的缺点,本文提出了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类的邻域阈值去噪算法和以斯坦无偏估计 (SURE)为准则同时结合小波系数尺度间关系的邻域阈值去噪算法。经Matlab实验表明,相比于其他几种经典算法,本文提出的两种改进算法在滤除噪声的同时能更好地保护图像细节,并在较高噪声情况下能获得更高的峰值信噪比。在此基础上本文将提出的改进小波邻域阈值去噪算法进行了相应的简化,以满足低噪声处理要求且易于在FPGA上实现;最后,给出了基于 FPGA的小波邻域阈值去噪系统的总体结构和FPGA内部各功能模块的具体实现方案,包括二维离散小波变换模块、二维离散小波逆变换模块、SDRAM存储器控制模块、去噪计算模块和系统核心控制模块,并对各个系统模块和整体进行了仿真验证,结果表明本文设计的基于FPGA 的小波邻域阈值去噪系统能满足实际的图像处理要求,具有一定的理论和实际应用价值。关键词:图像处理系统,FPGA,图像去噪算法,小波变换

    标签: 小波变换 图像去噪 算法研究

    上传时间: 2013-05-16

    上传用户:450976175

  • 单片机在数字化脉冲周期监测装置中的应用

    摘要:反应堆仪表和控制系统(I&C)的数字化发展方向成为趋势,反应堆堆外核测量系统的数字化势在必行。传统脉冲周期监测装置通常采用模拟电路设计,但是,周期测量稳定性较差,统计涨落带来的测量误差较大。本项目研制数字脉冲周期监测装置能克服以上缺陷。本文简单介绍了单片机在数字脉冲周期监测装置中的应用,并简要分析了使用80C196KC单片机的原因和在脉冲周期监测装置中单片机完成的功能和功能实现方法。关键词:脉冲周期监测;80C196KC;C语言;最小二乘拟合法

    标签: 单片机 中的应用 数字化 周期

    上传时间: 2013-11-10

    上传用户:saharawalker

  • 直线拟合的几种算法

    直线拟合的几种算法,其中包括线性最小二乘,和两种不同目标函数的非线性最小二乘,用于比较这些方法的优劣,另外matlab中说的robust least squares方法没有找到,希望有朋友能给穿一下:)

    标签: 直线 算法

    上传时间: 2014-06-18

    上传用户:大三三

  • 本程序主要针对近景数码相片中的标志点的精确定位

    本程序主要针对近景数码相片中的标志点的精确定位,采用VC ++语言,通过一些基本的数字图象处理的方法以及数学中最小二乘算法,所编写的

    标签: 程序 数码相片 标志点 近景

    上传时间: 2013-12-10

    上传用户:xfbs821

  • 根据已知数据的权重对数据进行拟合

    根据已知数据的权重对数据进行拟合,若不能给出数据的权重就默认为数据权重为1.这种拟合 方法是根据最小二乘进行的。

    标签: 数据 对数 权重

    上传时间: 2014-01-03

    上传用户:wqxstar

  • (1)利用多项式拟合的两个模块程序求解下题: 给出 x、y的观测值列表如下: x 0 1 2 3 4 5 y 2.08 7.68 13.8 27.1 40.8 61

    (1)利用多项式拟合的两个模块程序求解下题: 给出 x、y的观测值列表如下: x 0 1 2 3 4 5 y 2.08 7.68 13.8 27.1 40.8 61.2 试利用二次多项式y=a0+a1x+a2x2进行曲线拟合。 (1)多项式拟合方法:假设我们收集到两个相关变量x、y的n对观测值列表: x x0 x1 x2 x3 x4 x5 y y0 y1 y2 y3 y4 y5 我们希望用m+1个基函数w0(x),w1(x),…,wm(x)的一个线形组合 y=a0w0(x)+a1w1(x)+…+amwm(x) 来近似的表达x、y间的函数关系,我们把几对测量值分别代入上式中,就可以得到一个线形方程组: a0w0(x0)+a1w1(x0)+…+amwm(x0)=y0 a0w0(x1)+a1w1(x1)+…+amwm(x1)=y1 …   … a0w0(xn)+a1w1(xn)+…+amwm(xn)=yn 只需要求出该线形方程组的最小二乘解,就能得到所构造的的多项式的系数,从而解决问题。

    标签: 2.08 13.8 7.68 27.1

    上传时间: 2016-02-07

    上传用户:爺的气质

  • 数值线性代数的Matlab应用程序包 共13个程序函数

    数值线性代数的Matlab应用程序包 共13个程序函数,每个程序函数有相应的例子函数一一对应,以*Example.m命名 程序名称 用途 Method 方法 GrmSch.m QR因子分解 classical Gram-Schmidt orthogonalization 格拉母-斯密特 MGrmSch.m QR因子分解 modified Gram-Schmidt iteration 修正格拉母-斯密特 householder.m QR因子分解 Householder 豪斯霍尔德QR因子分解 ZXEC.m 最小二乘拟合 polynomial interpolant 最小二乘插值多项式 NCLU.m LU因子分解 Gaussian elimination 不选主元素的高斯消元 PALU.m LU因子分解 partial pivoting Gaussian elimination 部分选主元的高斯消元 cholesky.m 楚因子分解 Cholesky Factorization 楚列斯基因子分解 PwItrt.m 求最大特征值 Power Iteration 幂迭代 Jacobi.m 求特征值 Jacobi iteration 按标准行方式次序的雅可比算法 Anld.m 求上Hessenberg Arnoldi Iteration 阿诺尔迪迭代 zuisu.m 解线性方程组 Steepest descent 最速下降法 CG.m 解线性方程组 Gradients 共轭梯度 BCG.m 解线性方程组 Biconjugate Gradients 双共轭梯度

    标签: Matlab 数值 应用程序 函数

    上传时间: 2016-05-17

    上传用户:小鹏

  • 本算法包括最大似然估计

    本算法包括最大似然估计,最小二乘估计,基于EM算法的多种混合高斯分布估计,EM算法测试实例,绘制每种分布的plot函数。非常有参考价值!

    标签: 算法

    上传时间: 2014-01-11

    上传用户:日光微澜

  • 多种概率分布的拟合函数集合 本算法包括最大似然估计

    多种概率分布的拟合函数集合 本算法包括最大似然估计,最小二乘估计,基于EM算法的多种混合高斯分布估计,EM算法测试实例,绘制每种分布的plot函数。非常有参考价值!

    标签: 概率 分布 函数 算法

    上传时间: 2014-01-01

    上传用户:杜莹12345