第5章-线性参数的最小二乘处理-误差理论与数据处理(教学)课件.ppt
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1、合肥工业大学误差理论与数据处理第5章线性参数的最小二乘处理合肥工业大学误差理论与数据处理主要内容第一节最小二乘原理最小二乘原理等精度测量线性参数的最小二乘原理不等精度测量线性参数的最小二乘原理第二节正规方程线性参数的最小二乘处理的正规方程非线性参数的最小二乘处理的正规方程最小二乘原理和算术平均值原理的关系第三节精度估计测量数据的精度估计最小二乘估计量的精度估计第四节组合测量的最小二乘法处理合肥工业大学误差理论与数据处理第一节最小二乘原理 一、引入一、引入待测量(难以直接测量):直接测量量:问题:问题:如何根据和测量方程解得待测 量的估计值?合肥工业大学误差理论与数据处理直接求得。有利于减小随机
2、误差,方程组有冗余,采用最小二乘原理求 。第一节最小二乘原理 讨论:讨论:最小二乘原理:最小二乘原理:最可信赖值应使残余误差平方和最小。合肥工业大学误差理论与数据处理合肥工业大学误差理论与数据处理第一节最小二乘原理 若 不存在系统误差,相互独立并服从正态分布,标准差分别为 ,则 出现在相应真值附近 区域内的概率为由概率论可知,各测量数据同时出现在相应区域的概率为合肥工业大学误差理论与数据处理第一节最小二乘原理 测量值 已经出现,有理由认为这n个测量值出现于相应区间的概率P为最大。要使P最大,应有最小由于结果只是接近真值的估计值,因此上述条件应表示为最小合肥工业大学误差理论与数据处理等精度测量的
3、最小二乘原理:最小 不等精度测量的最小二乘原理:第一节最小二乘原理 最小最小二乘原理最小二乘原理(其他分布也适用)(其他分布也适用):测量结果的最可信赖值应使残余误差平方和(或加权残余误差平方和)最小。合肥工业大学误差理论与数据处理合肥工业大学误差理论与数据处理第一节最小二乘原理 令则残差方程的矩阵表达式为等精度测量最小二乘原理的矩阵形式:合肥工业大学误差理论与数据处理不等精度测量最小二乘原理的矩阵形式:第一节最小二乘原理 思路一:思路一:权矩阵四、不等精度测量的线性参数最小二乘原理四、不等精度测量的线性参数最小二乘原理合肥工业大学误差理论与数据处理合肥工业大学误差理论与数据处理第二节正规方程
4、 正规方程:误差方程按最小二乘法原理转化得到的有确定解的代数方程组一、等精度测量线性参数最小二乘处理的正规方程一、等精度测量线性参数最小二乘处理的正规方程合肥工业大学误差理论与数据处理合肥工业大学误差理论与数据处理看正规方程组中第r个方程:则正规方程可写成第二节正规方程 即正规方程的矩阵形式正规方程的矩阵形式合肥工业大学误差理论与数据处理第二节正规方程 将代入到中,得(待测量的无偏估计)合肥工业大学误差理论与数据处理合肥工业大学误差理论与数据处理第二节正规方程 按照最小二乘的矩阵形式计算则有:合肥工业大学误差理论与数据处理第二节正规方程 那么:合肥工业大学误差理论与数据处理第二节正规方程 二、
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