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基于最小二乘RBF的含噪声散乱数据逼近

来源 :计算技术与自动化 | 被引量 : 0次 | 上传用户：caomao8000

【摘 要】

：

摘 要：径向基函数能够有效的对散乱数据进行差值和逼近，因此在信号和图形处理等领域应用广泛，例如信号重构。针对从含有噪音的散乱数据中逼近原始数据，提出了一种基于最小二乘的变分模型，该模型由包含L2范数的拟合项和光滑项构成，光滑项通过三角网格上的拉普拉斯平滑方法来实现对函数梯度的约束，并应用最小二乘法求解该模型。最后通过数值实验对噪音数据进行逼近和误差分析来验证此方法的有效性。　　关键词：散乱数據;逼

【作 者】

：

夏磊　李水艳 

【出 处】

：

计算技术与自动化

【发表日期】

：

2021年1期

【关键词】

：

散乱数据 逼近 径向基函数 最小二乘 scattered data approximation RBF least square 

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　　 摘 要：径向基函数能够有效的对散乱数据进行差值和逼近，因此在信号和图形处理等领域应用广泛，例如信号重构。针对从含有噪音的散乱数据中逼近原始数据，提出了一种基于最小二乘的变分模型，该模型由包含L2范数的拟合项和光滑项构成，光滑项通过三角网格上的拉普拉斯平滑方法来实现对函数梯度的约束，并应用最小二乘法求解该模型。最后通过数值实验对噪音数据进行逼近和误差分析来验证此方法的有效性。
　　关键词：散乱数據;逼近;径向基函数;最小二乘
　　中图分类号：TN911.7

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