B样条函数

摘要： 针对航天产品小子样、长寿命的特点,提出了基于Bootstrap理论的小子样寿命评估模型。采用B-样条函数构造Bootstrap样本经验分布函数,进行放回抽样。在此基础上,分别采用非参数Bootstrap方法和参数Bootstrap方法建立了寿命评估模型。采用提出的模型对空心阴极循环点火寿命试验数据进行评估,得到多个寿命特征结果,与传统的参数极大似然估计方法的计算结果进行了对比分析,其评估精度满足工程的应用需求,验证了该模型的工程实用性和有效性。

摘要： 提出了一种环形连续分布随机动载荷的识别方法,用于估计星箭连接环处非均匀随机基础激励.首先,利用B样条基函数表示载荷的分布函数,构建了基于B样条基函数的分布随机激励模型,将分布载荷识别问题转化为系数向量的估计问题;其次,分别基于直接求逆法和逆虚拟激励法,推导响应与激励模型中系数的关系式,根据结构响应识别激励模型中的系数;最后,基于识别的系数重构环形分布随机动载荷.以受环形分布随机基础激励的某卫星结构模型为研究对象,验证所提方法的有效性,并讨论了不同识别方法、测量噪声、测点数量与控制点数量对识别精度的影响.结果表明,识别的激励功率谱密度均方根误差和空间分布误差均小于2%,说明该方法可为在役环境下航天器的载荷环境预测提供技术支持.

摘要： 在载荷识别研究中,为克服不适定问题,提出分两步降低传递函数的病态性以及削弱噪声的影响.首先,依据传递函数的条件数通过理论计算获得结构响应的最佳测点组合,并得出病态程度最低的传递函数矩阵;然后,采取Tikhonov正则化方法反演输入载荷,在反演过程中引入B样条函数对L曲线进行插值,以获得更加精确的正则化参数.仿真结果表明:该方法能够有效减小载荷识别的误差,识别出更加准确的载荷时间历程.

摘要： 针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出神经网络PID控制算法,并利用知识局部存储且具有较快学习速度的B样条函数作为网络隐层神经元函数,同时,提出了β参数型-B样条曲线的重新参数化方法,通过学习算法对β参数搜索来动态调节B样条基函数,从而建立B-BP神经网络,并利用其对PID控制器的比例、积分和微分参数进行优化调整,从而为B-BP-PID控制器的参数自适应调整提供更好的保证,使温度控制系统有效跟踪系统模型并达到较高的辨识精度。仿真试验获得B-BP-PID控制器的最佳β因子为3.2,其温度控制超调量为27%,调节时间为0.8 s,而BP-PID控制器的超调量为25%,调节时间为4.8 s,RBF-PID控制器的超调量为40%,调节时间为1.2 s,新算法有效提高了温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性。

摘要： 目的:研究散乱数据神经网络算子的插值逼近性.方法:首先,将一维B样条函数变换成一类Sig-moid函数.然后,将若干个上述Sigmoid函数相乘得到的多元函数作为激活函数.结果:构造了一类多元神经网络插值算子,以函数的光滑模作为逼近度量,借助散乱数据网格范数,估计该类神经网络算子对有界域上的多元连续函数的逼近误差.特别地,给出一些具体的数值仿真算例进一步验证理论结果.结论:B样条神经网络算子对散乱数据有较好的插值逼近性.

摘要： 本文研究毫米波图像的边缘检测问题.针对毫米波图像分辨率低、噪声较强的特点,利用3次B样条函数对噪声的平滑作用和小波变换多尺度性质提出了一种基于Canny准则和小波变换的毫米波图像边缘检测方法,并根据梯度强度的最大最小值确定自适应阈值,以实现对不同图像的实时检测.实验结果表明,该方法能在较好的消除噪声的基础上提取出图像的边缘特征.

摘要： 本文研究毫米波图像的边缘检测问题.针对毫米波图像分辨率低、噪声较强的特点,利用3次B样条函数对噪声的平滑作用和小波变换多尺度性质提出了一种基于Canny准则和小波变换的毫米波图像边缘检测方法,并根据梯度强度的最大最小值确定自适应阈值,以实现对不同图像的实时检测.实验结果表明,该方法能在较好的消除噪声的基础上提取出图像的边缘特征.

摘要： 本文研究毫米波图像的边缘检测问题.针对毫米波图像分辨率低、噪声较强的特点,利用3次B样条函数对噪声的平滑作用和小波变换多尺度性质提出了一种基于Canny准则和小波变换的毫米波图像边缘检测方法,并根据梯度强度的最大最小值确定自适应阈值,以实现对不同图像的实时检测.实验结果表明,该方法能在较好的消除噪声的基础上提取出图像的边缘特征.

摘要： 本文研究毫米波图像的边缘检测问题.针对毫米波图像分辨率低、噪声较强的特点,利用3次B样条函数对噪声的平滑作用和小波变换多尺度性质提出了一种基于Canny准则和小波变换的毫米波图像边缘检测方法,并根据梯度强度的最大最小值确定自适应阈值,以实现对不同图像的实时检测.实验结果表明,该方法能在较好的消除噪声的基础上提取出图像的边缘特征.

摘要： 本文研究毫米波图像的边缘检测问题.针对毫米波图像分辨率低、噪声较强的特点,利用3次B样条函数对噪声的平滑作用和小波变换多尺度性质提出了一种基于Canny准则和小波变换的毫米波图像边缘检测方法,并根据梯度强度的最大最小值确定自适应阈值,以实现对不同图像的实时检测.实验结果表明,该方法能在较好的消除噪声的基础上提取出图像的边缘特征.

摘要： 通过非线性变换技术和特殊设计的B样条基矢方法计算了囚禁于球壳势内任意位置的氢原子电子能级,以及能级在不同势阱深度随偏心距离的变化情况.

摘要： 通过非线性变换技术和特殊设计的B样条基矢方法计算了囚禁于球壳势内任意位置的氢原子电子能级,以及能级在不同势阱深度随偏心距离的变化情况.

摘要： 通过非线性变换技术和特殊设计的B样条基矢方法计算了囚禁于球壳势内任意位置的氢原子电子能级,以及能级在不同势阱深度随偏心距离的变化情况.

摘要： 通过非线性变换技术和特殊设计的B样条基矢方法计算了囚禁于球壳势内任意位置的氢原子电子能级,以及能级在不同势阱深度随偏心距离的变化情况.

摘要： 通过非线性变换技术和特殊设计的B样条基矢方法计算了囚禁于球壳势内任意位置的氢原子电子能级,以及能级在不同势阱深度随偏心距离的变化情况.

摘要： 本发明涉及一种基于格林函数双调和样条插值热辐射效应校正方法及装置，其包括：获取气动光学热辐射退化图像，并对热辐射退化图像进行滤波处理，得到热辐射低频图像；对热辐射低频图像进行降采样处理，获取降采样图像中的采样点。对采样点使用基于格林函数双调和样条插值法拟合出插值曲面；将插值曲面输入预先建立的图像校正模型中，并使用交替迭代最小法求解出清晰图像及热辐射效应偏置场。本发明的方法算法运行速度较快，迭代次数相对较少，能够对热辐射退化图像进行有效的校正。

摘要： 本发明提供了一种基于样条函数的连续时间上3D激光雷达和惯性传感器外参标定方法，提供了一种基于连续时间的标定3D激光雷达和惯性传感器外参的方法。该方法分为两个阶段，第一阶段为基于已知环境地图，对标定数据中的3D激光点云进行预处理，第二阶段为将高频率惯性传感器的运动轨迹用样条函数建模为连续轨迹，基于样条函数得到任意时刻惯性传感器的位姿，引入3D激光雷达和惯性传感器之间的外参，约束激光点，构建优化问题进行求解。本方法利用样条函数对惯性传感器的轨迹连续化，有效解决传感器间测量频率不同所带来的紧耦合的困难。本方法对环境要求较低，只需有一个空旷的墙角即可。本发明的方法得到的标定结果可直接应用到机器人导航、无人驾驶等任务中，为多传感器数据融合提供了基础条件。

摘要： 本发明为基于六阶样条尺度函数的图像边缘检测方法，解决传统小波变换很难根据图像变化，实时调整小波变换的分辨率，以及信号处理区域的问题。本发明将小波的边缘提取能力和神经网络的自适应能力结合起来，首先由六阶样条尺度函数及六阶样条小波函数得到矩阵Ψ1、Ψ2、Φ1、Φ2，然后由Ψ1、Ψ2、Φ1、Φ2得到矩阵再利用矩阵Q1、Q2得到矩阵进而基于及图像矩阵M得到矩阵最后使用得到图像边缘B；进而在图像边缘提取过程中实现小波变换分辨率和信号处理区域的动态调整，以获取更加细腻和准确的边缘。

摘要： 基于二元样条尺度函数的贴片机运动系统智能控制方法，本发明涉及一种贴片机运动系统的模型辨识及智能控制方法。本发明的目的是为了解决现有技术中贴片机运动系统模型和参数(系统模型中的质量、摩擦系数、粘滞阻力系数等参数)未知的情况下跟踪精度低的问题；具体过程为：建立贴片机运动系统的动力学模型；构造二元样条尺度函数，并将其进行平移和伸缩变换，建立二元平方可积函数空间上的框架；根据建立的框架，选择合适的尺度，对建立的模型中的未建模动态项进行函数逼近；根据建立的模型和逼近函数，设计智能控制算法，使贴片机运动系统跟踪精度得到提高。本发明属于贴片机运动系统的轨迹跟踪控制领域。

摘要： 本发明公开了属于随机分布系统控制领域的一种基于B样条模型输出概率密度函数预测函数建模控制方法，本发明基于预测函数控制输出分布形状分布，采用线性B样条函数逼近方法，构建三维输出PDF模型；在二维分布控制基础上，设计三维动态系统控制器，并利用B样条函数建立模型。选择定义在x,r轴上的两个独立变量的B样条函数表示三维输出分布；在三维系统中定义双变量基函数B

摘要： 本发明属于地球物理勘探技术领域，具体涉及一种基于三次样条函数计算位场梯度张量的方法及系统，其中基于三次样条函数计算位场梯度张量的方法包括：将三次样条函数由一维扩展至三维，获取观测面数据的位场梯度张量方程组；将观测面数据延拓和扩边构建立方体；获取立方体各导数；以及将三维矩阵简化成一维矩阵，以获取所有观测点上的位场梯度张量的值，实现了准确、高效、适应性强计算得到位场梯度张量的精确值，也更容易建立位场梯度资料的反演算法。

摘要： 本发明涉及一种基于格林函数双调和样条插值热辐射效应校正方法及装置，其包括：获取气动光学热辐射退化图像，并对热辐射退化图像进行滤波处理，得到热辐射低频图像；对热辐射低频图像进行降采样处理，获取降采样图像中的采样点。对采样点使用基于格林函数双调和样条插值法拟合出插值曲面；将插值曲面输入预先建立的图像校正模型中，并使用交替迭代最小法求解出清晰图像及热辐射效应偏置场。本发明的方法算法运行速度较快，迭代次数相对较少，能够对热辐射退化图像进行有效的校正。

摘要： 本发明公开了一种基于观测数据的双变量B样条函数地表太阳形状模型，本发明首先对地表太阳光强分布观测数据处理，得到84组太阳扫描剖面；然后使用双三次B样条函数分两步进行拟合：第一步沿着角度偏移方向分别拟合84组太阳扫描剖面数据，得到中间控制顶点，第二步拟合中间控制顶点得到最终控制顶点。本发明建立的地表太阳形状解析模型具有模型简单、辐射能可解析积分、高拟合精度、CSR对齐和模型连续的优点。该模型简单，符合真实的太阳光强分布，可以提高光热太阳能发电系统辐射能密度分布仿真的准确度和速度，该发明在光热太阳能仿真领域具有很好的应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于观测数据的单变量B样条函数地表太阳形状模型，本发明首先基于真实观测数据，通过对数据进行处理得到84组太阳扫描剖面；在三次B样条函数拟合左侧端点插值条件下，通过添加两个约束，构造二次规划问题；使用差分进化算法求解CSR＝0.005时的节点向量位置，其余83太阳扫描剖面使用相同的节点向量个数和位置，进行二次规划求解，确定最优控制系数；经过二阶导约束矫正确定84组太阳形状表达式；其余未知CSR对应的太阳形状表达式通过插值相邻两个已知CSR的太阳形状函数表达式得到。该方法建立的地表太阳形状解析模型具有拟合精度高、模型连续、辐射能可解析积分和CSR直接对齐的优点。该发明在光热太阳能仿真领域具有很好的应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于样条插值函数的三维曲面挤压造型模型方法，包括如下具体步骤，步骤1)：确定原始曲面的边界顶点，在边界顶点间插入新增顶点，形成新的光滑处理后的顶点列表SPN；步骤2)：构建新增顶点的拓扑连接关系；步骤3)：遍历顶点列表SPN中每个顶点，并确定每个顶点的生长方向；步骤4)：顶点列表SPN中的每个顶点均按照各自的生长方向进行平移，获得新的平移曲面；步骤5)：在原始曲面与平移曲面之间生成侧面，从而得到三维模型。本发明在构建三维模型时，原始平面上的点均是按照各自确定的生长方向进行平移的，平移后获得的平移曲面不会与原始曲面发生干涉，因此解决传统技术中由于生长方向单一而造成曲面干涉的问题。