近代測(cè)量數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　本書是“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材。力圖涵蓋現(xiàn)代測(cè)量數(shù)據(jù)處理最常用的基本數(shù)據(jù)處理
方法。其內(nèi)容主要包括:近代數(shù)據(jù)處理發(fā)展概述、內(nèi)涵及展望;數(shù)據(jù)處理中參數(shù)估計(jì)的幾種常
用估計(jì)方法;秩虧自由網(wǎng)平差方法及其基準(zhǔn)關(guān)系;針對(duì)不同類觀測(cè)值的驗(yàn)后方差分量估計(jì);觀
測(cè)值中含有系統(tǒng)誤差的附加系統(tǒng)參數(shù)平差方法;處理粗差的數(shù)據(jù)探測(cè)與穩(wěn)健估計(jì)法的原理與
方法;針對(duì)隨機(jī)參數(shù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的最小二乘配置與卡爾曼濾波;處理變量間相關(guān)關(guān)系的近代回 歸分析等。
　　本書可作為測(cè)繪工程專業(yè)本科生、研究生的教材，也可作為從事數(shù)據(jù)處理相關(guān)專業(yè)人員的參考書。
　　

書籍目錄

第1章　近代數(shù)據(jù)處理發(fā)展概論
　1.1　數(shù)據(jù)處理與測(cè)量誤差
　1.2　最小二乘與經(jīng)典平差模型
　1.3　近代測(cè)量數(shù)據(jù)處理進(jìn)展
　1.4　近代數(shù)據(jù)處理發(fā)展展望
第2章　參數(shù)估計(jì)方法
　2.1　概述
　2.2　極大似然估計(jì)
　2.3　最小二乘估計(jì)
　2.4　極大驗(yàn)后估計(jì)
　2.5　最小方差估計(jì)
　2.6　線性最小方差估計(jì)
　2.7　廣義測(cè)量平差原理
第3章　秩虧自由網(wǎng)平差
　3.1　概述
　3.2　普通秩虧網(wǎng)乎差
　3.3　擬穩(wěn)平差
　3.4　加權(quán)秩虧自由網(wǎng)平差
　3.5　自由網(wǎng)平差的基準(zhǔn)
　3.6　自由網(wǎng)平差結(jié)果的相互轉(zhuǎn)換
第4章　驗(yàn)后方差分量估計(jì)
　4.1　概述
　4.2　定權(quán)誤差對(duì)數(shù)據(jù)處理結(jié)果的影響
　4.3　赫爾默特方差分量估計(jì)
　4.4　最小范數(shù)二次無偏估計(jì)
第5章　附加系統(tǒng)參數(shù)平差及有偏估計(jì)
　5.1　概述
　5.2　附加系統(tǒng)參數(shù)的平差
　5.3　精度與準(zhǔn)確度
　5.4　附加系統(tǒng)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
　5.5　有偏估計(jì)
第6章　數(shù)據(jù)探測(cè)和穩(wěn)健估計(jì)
　6.1　概述
　6.2　多余觀測(cè)與可靠性
　6.3　可靠性理論與數(shù)據(jù)探測(cè)法
　6.4　多維粗差的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)
　6.5　穩(wěn)健估計(jì)
第7章　最小二乘配置與卡爾曼濾波
　7.1　概述
　7.2　最小二乘配置的原理
　7.3　協(xié)方差函數(shù)及其估計(jì)
　7.4　最小二乘配置在GPS高程擬合中的應(yīng)用
　7.5　卡爾曼濾波
　7.6　卡爾曼濾波的應(yīng)用實(shí)例
第8章　近代回歸分析
　8.1　概述
　8.2　回歸分析的數(shù)學(xué)模型
　8.3　回歸模型的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)
　8.4　半?yún)?shù)回歸
　8.5　整體最小二乘回歸簡(jiǎn)述
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：1.1 數(shù)據(jù)處理與測(cè)量誤差隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感器技術(shù)、通信技術(shù)以及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，當(dāng)今世界已進(jìn)入以信息技術(shù)為主要標(biāo)志的信息化時(shí)代。數(shù)字信息采集與獲取、數(shù)字傳輸、數(shù)據(jù)處理與存儲(chǔ)、信息提取與分析以及信息發(fā)布等技術(shù)組合構(gòu)成一個(gè)完整的信息鏈，而其中的數(shù)據(jù)處理貫穿整個(gè)信息化的過程，在其中起著確保信息正確獲取、提煉、分析與評(píng)價(jià)的關(guān)鍵作用。任何數(shù)據(jù)信息只有通過相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理和分析，才能最優(yōu)地滿足各類用戶的需要。數(shù)據(jù)處理主要包含如下四個(gè)方面的內(nèi)涵：（1）現(xiàn)實(shí)世界的模型化。研究現(xiàn)實(shí)世界的本質(zhì)、內(nèi)在聯(lián)系與特征，采用正確的數(shù)字化方法并建立相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型來正確描述現(xiàn)實(shí)世界。（2）模型的最優(yōu)化方法與準(zhǔn)則。研究如何基于數(shù)學(xué)模型再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)世界模型。針對(duì)不同的數(shù)學(xué)模型，選擇合適的最優(yōu)化準(zhǔn)則及其解算的正反演算法和參數(shù)估計(jì)方法，研究采集數(shù)據(jù)及其所估計(jì)參數(shù)具有的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。（3）信息質(zhì)量控制與評(píng)價(jià)。研究、分析數(shù)據(jù)的誤差統(tǒng)計(jì)規(guī)律，建立誤差理論和處理方法，其內(nèi)容包括數(shù)據(jù)的誤差分布、精度指標(biāo)、誤差估計(jì)、檢驗(yàn)與控制，以及數(shù)據(jù)的可靠性理論與質(zhì)量控制，由此實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制和精度與可靠性評(píng)價(jià)。（4）數(shù)據(jù)挖掘。研究如何從大量的、有噪聲的、模糊的隨機(jī)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和提取隱含在其中的有用的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘涉及多學(xué)科技術(shù)的集成，包括數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)、高性能計(jì)算、模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)可視化、信息提取、圖像與信號(hào)處理和空間數(shù)據(jù)分析。測(cè)量數(shù)據(jù)來源于地球空間及其有關(guān)的信息。數(shù)據(jù)采集手段是現(xiàn)代化的對(duì)地觀測(cè)技術(shù)，包括以智能化全站儀、三維地面激光掃描儀為代表的地對(duì)地觀測(cè)，以攝影測(cè)量、激光雷達(dá)遙感和全球?qū)Ш蕉ㄎ幌到y(tǒng)為代表的空對(duì)地觀測(cè)和衛(wèi)星測(cè)量技術(shù)。測(cè)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)是多手段、多分辨率和多時(shí)態(tài)等，而且數(shù)據(jù)獲取方式是自動(dòng)化和實(shí)時(shí)化。

編輯推薦

《近代測(cè)量數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用》是普通高等教育“十一五”國(guó)家級(jí)規(guī)劃教材之一。

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