由於採用一次濾波後預設的部分很少，一般在20個資料以內，因此，採用多項式擬合的方法處理超前校正後預設資料的濾波。
（2）求導函式
針對離散值資料，導數就是差值。最簡單的做法就是用後一刻的值減去前一時刻的數值。但此種方法有不少弊端：
只考慮到對前一時刻的差值，而沒有計算後一時刻對此時刻的差值，造成求導失真。另外，這種方法對資料的處理僅僅涉及相鄰兩個資料，相關性比較差，計算不夠準確。
為了準確求導，採用對前後時刻的差值求平均的方法，消除求導的不平衡。另外，設定擴充套件係數，在擴充套件係數範圍內的相鄰資料進行差值求平均。
從實驗的效果來看，在同乙個去噪函式處理後，求導函式的效果相差不大。 也就是說，去噪函式的效果直接影響到輸入資料的處理結果。
（3）梯度下降法
梯度下降法的原理就是在引數範圍內隨機給出幾個值，根據梯度下降的方向趨近誤差最小值點，當誤差達到給定指標的時候，也就求得最優的引數。
梯度下降法有下面幾個特點：
a) 需要設定引數的大致範圍。引數在開始的時候是隨機選取的，因此有必要對引數的範圍設定約束。
b) 梯度下降法的步進調整係數的選擇很關鍵，這個係數是在程式計算梯度值後，下一次嘗試的步進值與梯度值的比例。這個值如果設定過大則可能會造成引數調整不收斂，或者在接近誤差指標時來回**。如果這個值設定得過小，則收斂速度明顯變慢。
c) 在誤差比較小時，收斂速度明顯變慢，甚至停滯。梯度下降法的基礎就是誤差的變化量，在接近最小誤差的時候，誤差變化不大，誤差的差值很小，造成引數步進緩慢甚至停滯。
d) 可能陷入區域性極小值，而不是全域性極小值
為了克服梯度下降的不足，我改進了梯度下降法。主要改進工作在以下方面：
1 用多組資料分別梯度下降的方法避免陷入區域性極小
在引數的範圍內投入m組資料，每組資料都依照梯度下降法收斂，如果其中有一組資料達到了誤差指標，則輸出這組的引數，摒棄其他組的引數。由於開始投放m組資料是隨機，因此陷入區域性極小值的概率遠遠小於沒有多組實驗的情況。
用這種方法也能提高一定的收斂速度。
2 引數的修正值中根據誤差的大小，加入了一定的隨機分量。
3 將演算法中的誤差變化量de改為de+（k/（de-km））,雙曲曲線與正比曲線的區別在於，當輸入很小時，也會有不為無窮大的乙個較大輸出，避免在最小誤差附近收斂變得太慢。k與km是曲線引數，一般而言，k值在穩定範圍內取越小越好。
未解決的問題：誤差精度的設定沒有固定的關聯，主要依據先驗知識，如果誤差精度設定過高，則在最大嘗試次數下都達不到誤差指標。
四、 實驗結果：
梯度下降法求引數求解
首先，編寫單引數梯度下降法程式。
設定系統輸入輸出滿足：y=5*x+rand(length(x),1)-rand(length(x),1)。假定輸出與輸入服從比例關係，用梯度下降法求比例係數k。
執行結果反映梯度下降法的學習比例係數p很關鍵。過大不會收斂，過小收斂速度很慢。
比較這兩種梯度下降法：採用梯度下降法，嘗試次數是不確定的，具有一定的隨機性。採用改進的梯度下降法求比例係數，幸運的話，不到5次就可以得到最優值，嘗試次數比較多的可能達到10次以上，但是平均的嘗試次數不超過10次。
梯度下降法求多引數求解
多引數梯度下降法的原理與但引數的梯度下降法相同，但要求多引數同時收斂。但因為多引數對於輸出值具有很強的相干性，不能用各個引數分別收斂的方法實現。而是要朝向合成的梯度最小方向運動，類似於水滴在荷葉上滾動的情況。
在試驗中，確定了油門的最大最小值分別為450和0。因此，在油門引數中需要確定的比例係數k和截斷距離d可以轉化為求加速度的最大最小值。在試驗中用梯度下降法做油門的控制，加速度的最大最小值為梯度下降調整的引數。
引數陷入發散振盪的情況。
由於程式未能調通，沒有得到用梯度下降法得到的最優解。
為了試驗控制流程的控制效果，在設定引數的範圍後採用了窮舉比較誤差的方法，求得了在加速度與控制量為線性假定條件下的比較情況。
**性假定的條件下，在一定程度上控制演算法給出的控制量能夠跟蹤實際的油門控制量，當油門處於最小和最大值之間時，跟蹤效果很好。但是控制精度不高。
五、 出現的問題：
（1）假定不是完全準確
第一，加速度與油門控制量的函式曲線不是嚴格的線性關係。
第二，加速和減速階段不同，函式曲線類似乙個滯回曲線。
（2）去噪和求導程式的運算速度比較慢
（3）梯度下降法控制效果不好
梯度下降法的誤差精度不是固定的，需要實時變化
梯度下降法得到滿意解的時間不固定。
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