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          基于SVM的傳感器非線性特性校正新方法

          作者: 時(shí)間:2010-12-09 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

          本文引用地址:http://yuyingmama.com.cn/article/162590.htm

          3.2二維圖像非線性校正
          有二維圖像,其校正前的輸出如圖4a所示,而實(shí)際像點(diǎn)應(yīng)在柵格線的交叉點(diǎn)。從圖4a
          不難看出,該存在著嚴(yán)重的非線性,且這種非線性不能以解析式表達(dá)。
          如式(1)所示,文中介紹的支持向量機(jī)每個(gè)學(xué)習(xí)樣本的輸入數(shù)據(jù)xi是一個(gè)多維向量,樣本輸出yi是一個(gè)數(shù)而非向量。待校正的二維圖像傳感器校正樣本{(xa,xb)(ya,yb)
          }是二維輸入二維輸出的數(shù)據(jù),因此,不能直接用支持向量機(jī)進(jìn)行校正。
            筆者設(shè)計(jì)兩個(gè)SVM來解決該問題,一個(gè)SVMa用于校正a方向上的誤差,其學(xué)習(xí)樣本為{(xa,xb),ya};另一個(gè)SVMb用于校正b方向上的誤差,其學(xué)習(xí)樣本為{(xa,xb),yb}。兩個(gè)SVM設(shè)ε=0.01,核函數(shù)均選用多項(xiàng)式k(xix)(xi·x1)4。
          SVMaSVMb分別校正樣本數(shù)據(jù)在ab方向非線性誤差,校正結(jié)果如圖4b
          所示。
          比較圖4b與圖4a,校正后的二維圖像傳感器的非線性已得到校正,精度令人滿意。

          4結(jié)束語
            
          SVM技術(shù)應(yīng)用于傳感器非線性特性校正的研究剛起步,國內(nèi)尚無此 類文獻(xiàn)。畢竟支持向量機(jī)理論和應(yīng)用還是一個(gè)較新的領(lǐng)域,仍處于理論和實(shí)驗(yàn)研究 階段。筆者認(rèn)為支持向量機(jī)今后的研究應(yīng)該集中在以下幾個(gè)方面:①核函數(shù)的構(gòu)造與選擇; ②大樣本條件下SVM算法研究;③懲罰函數(shù)的改進(jìn)。


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