《MATLAB回歸分析在測(cè)繪數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用開(kāi)題報(bào)告》2300字

MATLAB回歸分析在測(cè)繪數(shù)據(jù)處理中應(yīng)用開(kāi)題報(bào)告選題依據(jù)：理論依據(jù)：Maltlab特點(diǎn)Matlab語(yǔ)言是一種解釋執(zhí)行的語(yǔ)言，它靈活、方便，其調(diào)試程序的手段豐富，調(diào)試速度快，短時(shí)間即可學(xué)會(huì)。用任何一種語(yǔ)言編寫(xiě)和調(diào)試程序一般要經(jīng)過(guò)五個(gè)步驟:編輯、編譯、連接、執(zhí)行和調(diào)試。各個(gè)步驟之間是順序關(guān)系，編程的過(guò)程就是在它們之間作瀑布型的循環(huán)。Matlab語(yǔ)言與其他語(yǔ)言相比，它把編輯、編譯、連接和執(zhí)行融為一體，較好的解決了上述問(wèn)題。它能在同一畫(huà)面上進(jìn)行靈活操作，快速排除輸入程序中的書(shū)寫(xiě)錯(cuò)誤、語(yǔ)法錯(cuò)誤以及語(yǔ)言錯(cuò)誤，從而加快了用戶編寫(xiě)、修改和調(diào)試程序的速度。Matlab的繪圖十分方便，它有一系列繪圖函數(shù)命令。例如線性坐標(biāo)、對(duì)數(shù)坐標(biāo)、半對(duì)數(shù)坐標(biāo)及極坐標(biāo)，均只須調(diào)用不同的繪圖函數(shù)命令，簡(jiǎn)單易行。作為一個(gè)工具軟件，Matlab不僅在數(shù)值分析處理上獨(dú)占鰲頭，而且在數(shù)據(jù)可視化方面也有上佳表現(xiàn)。Matlab具有強(qiáng)大的圖形繪制能力，這為工程技術(shù)人員進(jìn)行科學(xué)研究提供了極大的方便。Matlab可以繪制二維、三維乃至四維圖形，而且能對(duì)圖形進(jìn)行線型、立面、色彩、渲染、光線、視角等控制。用戶只須指定繪圖方式，并提供充足的繪圖數(shù)據(jù)，即可得出所需的圖形。Matlab被公認(rèn)為是當(dāng)今國(guó)際上在科技領(lǐng)域最為優(yōu)秀的應(yīng)用軟件和開(kāi)發(fā)環(huán)境。之所以選擇使用Matlab，因?yàn)樗哂袕?qiáng)大的計(jì)算和數(shù)據(jù)可視化功能。Matlab能執(zhí)行矩陣運(yùn)算、符號(hào)運(yùn)算、公式化簡(jiǎn)、線性和非線性方程式求解、高階方程求根、線性規(guī)劃、數(shù)理統(tǒng)計(jì)、微分和積分運(yùn)算、微分方程求解、最優(yōu)化運(yùn)算以及自動(dòng)控制系統(tǒng)的分析計(jì)算等。建模一般步驟數(shù)學(xué)建模并不是新東西，粗略地說(shuō)數(shù)學(xué)建模是一個(gè)多次迭代的過(guò)程，每一次迭代大體上包括:實(shí)際問(wèn)題的抽象、簡(jiǎn)化，做出假設(shè)，明確變量和參數(shù);形成明確的數(shù)學(xué)問(wèn)題;以解析形式或者數(shù)值形式求解該數(shù)學(xué)模型;對(duì)結(jié)果進(jìn)行解釋、分析以及驗(yàn)證;若符合實(shí)際即可，不符合實(shí)際則要進(jìn)行修改，進(jìn)入下一個(gè)迭代。其一般過(guò)程如圖所示。研究目的及意義：對(duì)一元回歸模型的建立,如果用純數(shù)學(xué)方法通過(guò)計(jì)算器人工計(jì)算將非常繁雜。本文以10組觀測(cè)數(shù)據(jù)為例,就說(shuō)明了這一點(diǎn),如果有上百個(gè)乃至幾千個(gè)如果還用純數(shù)學(xué)方法顯然是不可取的,這需要編制相應(yīng)的程序來(lái)解決。利用MATLAB語(yǔ)言來(lái)建立一元回歸模型省去了編寫(xiě)程序與上機(jī)調(diào)試的麻煩,如果采用FORTRAN或C語(yǔ)言來(lái)建立模型則幾十條語(yǔ)句多則上百條語(yǔ)句,因此,由MATLAB語(yǔ)言建立一元回歸模型有著其它語(yǔ)言不可比擬的優(yōu)越性。由MATLAB計(jì)算過(guò)程可知,采用MATLAB對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理簡(jiǎn)便、快捷和直觀。其中,根據(jù)回歸分析原理擬合出的圖形可供試驗(yàn)報(bào)告中使用或在手工計(jì)算時(shí)查找。得出的多項(xiàng)式可供理論分析與預(yù)測(cè)。該方法同樣適合于其它行業(yè)中圖表曲線的處理,而且能滿足工程的精度要求。文獻(xiàn)綜述：Jones將經(jīng)過(guò)改進(jìn)的Kalman濾波應(yīng)用于處理采用MATLAB模型的缺失數(shù)據(jù)。1993年，Isaksson研究了觀測(cè)值隨機(jī)缺失時(shí)建立ARX模型，引入狀態(tài)空間模型，并利用狀態(tài)空間模型構(gòu)造缺失數(shù)據(jù)。Koyama,LiangandTanaka等人在2009年利用回歸分析估計(jì)法計(jì)算二次多項(xiàng)式系數(shù)，由二次多項(xiàng)式擬合出缺失數(shù)據(jù)，然后利用擴(kuò)展卡爾曼濾波平滑狀態(tài)向量，得到平滑后的車輛行駛軌跡。Ansley喻究了建立MATLAB模型描述缺失數(shù)據(jù)，并利用卡爾曼濾波算法進(jìn)行處理。YonianRosen利用譜估計(jì)方法處理基于MATLAB模型的不完全觀測(cè)數(shù)據(jù)，該算法基于非線性回歸分析法，使不完全觀測(cè)數(shù)據(jù)的協(xié)方差陣趨近于MATLAB模型協(xié)方差陣。文中分析了算法的統(tǒng)計(jì)特性，證明該算法是可行的，并以實(shí)例證明了該算法的處理效果。郭金運(yùn)，靳奉祥等基于回歸分析原理討論了不完全測(cè)量數(shù)據(jù)的處理方法，給出了利用不完全測(cè)量數(shù)據(jù)求解未知參數(shù)的公式。史建國(guó)，高曉光等提出了一種基于連續(xù)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合算法，該算法在單一傳感器數(shù)據(jù)出現(xiàn)較長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)丟失時(shí)可以將多傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，以彌補(bǔ)單一傳感器的不足。徐健銳等研究了在交通檢測(cè)中出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失時(shí)通過(guò)改進(jìn)的卡爾曼濾波平滑(RTS)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理來(lái)預(yù)測(cè)缺失數(shù)據(jù)。金義富、朱慶生等，根據(jù)灰色系統(tǒng)理論和序列數(shù)據(jù)的特性提出一種灰插值方法，充分利用缺失值時(shí)區(qū)窗口內(nèi)的全部信息，形成合理的預(yù)測(cè)值對(duì)缺失值進(jìn)行填補(bǔ)，使后續(xù)數(shù)據(jù)處理得到滿意的結(jié)果。針對(duì)不完全數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者經(jīng)過(guò)大量研究，提出了許多行之有效地方法，對(duì)于測(cè)量數(shù)據(jù)出現(xiàn)不完全數(shù)據(jù)時(shí)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者雖有研究，但研究較少，多數(shù)研究集中于對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)或?qū)⒍喾N數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，彌補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)造成的影響，如組合導(dǎo)航系統(tǒng)、多傳感器融合等，但是并沒(méi)有提出針對(duì)不完全數(shù)據(jù)的處理算法，目前處理測(cè)量數(shù)據(jù)的算法都是基于完全測(cè)量數(shù)據(jù)的。如何將其他領(lǐng)域不完全數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)處理算法引入不完全測(cè)量數(shù)據(jù)處理中，提出一種適合處理不完全測(cè)量數(shù)據(jù)的處理算法是本文的研究重點(diǎn)。研究方法、內(nèi)容：1.文獻(xiàn)研究法文獻(xiàn)研究法是根據(jù)一定的研究目的或課題，通過(guò)調(diào)查文獻(xiàn)來(lái)獲得資料，從而全面地、正確地了解掌握所要研究問(wèn)題的一種方法。文獻(xiàn)研究法被子廣泛用于各種學(xué)科研究中。其作用有：①能了解有關(guān)問(wèn)題的歷史和現(xiàn)狀，幫助確定研究課題。②能形成關(guān)于研究對(duì)象的一般印象，有助于觀察和訪問(wèn)。③能得到現(xiàn)實(shí)資料的比較資料。④有助于了解事物的全貌。2.定性分析法和演繹法借鑒眾多學(xué)者對(duì)本課題的研究，進(jìn)行歸納整理，掌握該研究領(lǐng)域發(fā)展的現(xiàn)狀，找出存在的問(wèn)題，并結(jié)合實(shí)際，提出切實(shí)可行的發(fā)展對(duì)策。研究?jī)?nèi)容：MATLAB簡(jiǎn)介回歸模型的建立建立回歸數(shù)學(xué)模型參數(shù)a、b的最小估計(jì)及經(jīng)驗(yàn)公式相關(guān)性檢驗(yàn)回歸預(yù)測(cè)回歸模型的MATLAB計(jì)算繪制試驗(yàn)數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖回歸方程計(jì)算函數(shù),并在同一窗口中繪制散點(diǎn)圖和回歸線圖擬合測(cè)定函數(shù),求相關(guān)系數(shù)計(jì)算中誤差函數(shù)進(jìn)度安排：2016.10.20－2016.11.10選擇確定畢業(yè)論文題目2016.11.11－2016.11.20與指導(dǎo)教師溝通聯(lián)系2016.11.21－2016.12.05查閱有關(guān)資料，撰寫(xiě)論文開(kāi)題報(bào)告2016.12.06－2017.03.10