导读:本文包含了递推最小二乘自适应算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:航空发动机,健康参数,卡尔曼滤波,核递推最小二乘
递推最小二乘自适应算法论文文献综述
顾嘉辉,黄金泉,鲁峰[1]（2018）在《基于核递推最小二乘的扩展卡尔曼滤波算法的商用航空发动机机载自适应模型与健康参数估计》一文中研究指出针对航空发动机部件级模型(CLM)计算量大而机载EMU内存有限,提出一种利用机器学习算法:指数加权-滑动窗口-核递推最小二乘(EW-SW-KRLS)算法来代替部件级模型机载使用的方法。其指数加权的特性保证了跟踪能力而滑动窗口结构维持了固定的机载内存开销使得基于该核递推最小二乘的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法可以用来跟踪发动机可测输出同时估计发动机各部件效率和流量的变化量,即健康参数。数字仿真模拟了某型商用涡扇发动机的几种性能退化情况,同时采用该方法与传统的基于CLM的EKF方法进行比较。经验证,该方法相比基于CLM的EKF方法在估计精度上非常接近,同时具有较少的计算时间,适合机载使用。(本文来源于《Proceedings of The 2018 2nd International Conference on Advances in Energy, Environment and Chemical Science (AEECS 2018)（Advances in Engineering Research VOL.155）》期刊2018-02-02）
张然,汤全武,史崇升[2]（2014）在《基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪》一文中研究指出递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2014年04期）
黄全振,易金聪,李恒宇,王小华[3]（2013）在《基于递推最小二乘的自适应滤波振动主动控制算法分析》一文中研究指出针对自适应滤波X最小均方差(FXLMS)和滤波U最小均方差(FULMS)振动主动控制算法收敛性较为缓慢的问题,给出一种基于递归最小二乘(RLS)方法的自适应滤波控制算法。该算法大致有无限长脉冲响应(IIR)滤波器结构和RLS算法两部分组成,IIR滤波器作为整个算法的主体框架,采用RLS算法针对滤波器的权值进行实时调整,实现了自适应滤波控制算法的功能。仿真对比分析表明,所提算法收敛速度较快。经过实验平台验证,被控对象的整体振动响应下降了65%左右,证明了算法的有效性和可行性。(本文来源于《计算机应用》期刊2013年09期）
谢维波,王永初,戴在平,吴恬盈[4]（2008）在《清浊音分段判决的递推最小二乘自适应算法》一文中研究指出在"零-能"判决法的基础上,结合递推最小二乘(RLS)对非平稳信号的自适应跟踪能力,提出自适应的清浊音分段算法.算法能够快速实现语音信号清浊音的精确分段,不需要通过样本集训练进行参数调整.其自适应能力是在单一话音样本上实现的,由RLS算法在清音段、浊音段及清浊音段交界处不同的跟踪能力来判别清/浊音段.与基于阈值的方法不同,算法基于极值点的识别,避免各种基于样本集训练的自适应学习算法在泛化能力上的缺陷,对于不同采样率、说话人、音量、背景噪声等变化因素,具有较强的自适应处理能力.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2008年02期）
李振然[5]（1995）在《基于递推最小二乘算法和自适应采样的微机自动准同期》一文中研究指出本文根据递推最小二乘算法从受干扰污染的输入信号中估计基波电压复数振幅的实部和虚部，用它们计算电压幅值。利用电压相角变化来测量频率和电压间的相位差。通过自适应调整采样间隔，保证频率改变时每周波均匀采样Ｎ点。提出的断路器合闸时间测量方法是简单有效的。(本文来源于《电工电能新技术》期刊1995年03期）
李振然[6]（1995）在《利用递推最小二乘算法和自适应采样实现微机电量变送器》一文中研究指出根据递推最小二乘算法，从受到干扰污染的输入信号中估计基波电压（电流）复数振幅的实部和虚部，利用它们对电流、电压、有功功率和无功功率的有效值进行计算，利用电压相角变化来测量频率和功率因数。通过自适应调整采样间隔，保证当频率改变时每周波均匀采样Ｎ点，提高了测量精度，加快收敛速度，减小计算工作量，从而减小响应时间。(本文来源于《电力系统自动化》期刊1995年03期）
递推最小二乘自适应算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
递推最小二乘RLS(Recursive of Least Square)算法是自适应滤波算法中的精确分析算法。它具有收敛速率快,精确度高等特点,但是发现目前RLS算法多用于对一维信号的去噪处理。使用递推最小二乘(RLS)算法对二维图像进行去噪,从处理一维信号变成处理二维图像信号,需要对RLS算法进行改进。先迭代得到滤波器参数,形成3×3滤波掩模,再改进算法对图像进行滤波;同时与常数比率维纳滤波和自相关函数的维纳滤波算法的去噪效果进行对比。结论证明在对图像进行较严重的模糊和加噪处理后,其他两种算法对图像的还原能力差,而递推最小二乘自适应滤波(RLS)算法具有优良的图像去噪性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
递推最小二乘自适应算法论文参考文献
[1].顾嘉辉,黄金泉,鲁峰.基于核递推最小二乘的扩展卡尔曼滤波算法的商用航空发动机机载自适应模型与健康参数估计[C].ProceedingsofThe20182ndInternationalConferenceonAdvancesinEnergy,EnvironmentandChemicalScience(AEECS2018)（AdvancesinEngineeringResearchVOL.155）.2018
[2].张然,汤全武,史崇升.基于递推最小二乘自适应滤波算法的图像去噪[J].计算机应用与软件.2014
[3].黄全振,易金聪,李恒宇,王小华.基于递推最小二乘的自适应滤波振动主动控制算法分析[J].计算机应用.2013
[4].谢维波,王永初,戴在平,吴恬盈.清浊音分段判决的递推最小二乘自适应算法[J].华侨大学学报(自然科学版).2008
[5].李振然.基于递推最小二乘算法和自适应采样的微机自动准同期[J].电工电能新技术.1995
[6].李振然.利用递推最小二乘算法和自适应采样实现微机电量变送器[J].电力系统自动化.1995