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編輯推薦: |
本书力图涵盖现代测量数据处理常用的基本数据处理方法,其内容主要包括:近代数据处理发展概述、内涵及展望,数据处理中参数估计的几种常用估计方法,秩亏自由网平差方法及其基准关系,针对不同类观测值的验后方差分量估计,观测值中含有系统误差的附加系统参数平差方法,处理粗差的数据探测与稳健估计法的原理与方法,针对随机参数和动态数据的配置与卡尔曼滤波,处理变量间相关关系的近代回归分析等。
本书可作为测绘工程专业本科生、研究生教材和从事数据处理相关专业人员的参考书。
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內容簡介: |
本书力图涵盖现代测量数据处理常用的基本数据处理方法,其内容主要包括:近代数据处理发展概述、内涵及展望;数据处理中参数估计的几种常用估计方法;秩亏自由网平差方法及其基准关系;针对不同类观测值的验后方差分量估计;观测值中含有系统误差的附加系统参数平差方法;处理粗差的数据探测与稳健估计法的原理与方法;针对随机参数和动态数据的配置与卡尔曼滤波;处理变量间相关关系的近代回归分析等。
本书可作为测绘工程专业本科生、研究生教材和从事数据处理相关专业人员的参考书。
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目錄:
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目 录
第1章 近代数据处理发展概论 1
1.1 数据处理与测量误差1
1.2 最小二乘与经典平差模型2
1.3 近代测量数据处理进展 3
1.4 近代数据处理发展展望 6
第2章 参数估计方法 8
2.1 概 述8
2.2 极大似然估计9
2.3 最小二乘估计 10
2.4 极大验后估计 11
2.5 最小方差估计 12
2.6 线性最小方差估计 13
2.7 广义测量平差原理 15
第3章 秩亏自由网平差17
3.1 概 述 17
3.2 普通秩亏网平差 20
3.3 拟稳平差34
3.4 加权秩亏自由网平差 41
3.5 自由网平差的基准43
3.6 自由网平差结果的相互转换49
第4章 验后方差分量估计 55
4.1 概 述 55
4.2 定权误差对数据处理结果的影响 56
4.3 赫尔默特方差分量估计 57
4.4 最小范数二次无偏估计 64
第5章 附加系统参数平差及有偏估计 71
5.1 概 述71
5.2 附加系统参数的平差72
5.3 精度与准确度 76
5.4 附加系统参数的统计检验77
5.5 有偏估计 80
第6章 数据探测和稳健估计84
6.1 概 述84
6.2 多余观测与可靠性 86
6.3 可靠性理论与数据探测法90
6.4 多维粗差的估计和假设检验 94
6.5 稳健估计 96
第7章 最小二乘配置与卡尔曼滤波105
7.1 概 述105
7.2 最小二乘配置的原理106
7.3 协方差函数及其估计108
7.4 最小二乘配置在GNSS高程拟合中的应用 111
7.5 卡尔曼滤波115
7.6 自适应卡尔曼滤波119
7.7 卡尔曼滤波的应用实例122
第8章 近代回归分析 128
8.1 概 述 128
8.2 回归分析的数学模型 129
8.3 回归模型的参数估计和假设检验 131
8.4 半参数回归 141
8.5 整体最小二乘回归简述143
参考文献145
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