(完整版)5线性参数的最小二乘法处理(精)课件.ppt
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- 完整版 线性 参数 最小二乘法 处理 课件
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1、第五章 线性参数的最小二乘法处理第一节最小二乘法原理最小二乘法的产生是为了解决从一组测量值中寻找最可信赖值的问题。对某量进行测量,得到一组数据 ,不存在系统误差和粗大误差,相互独立,且服从正态分布,其标准差为 x12,nx xx12,n 测得值落入的概率 ix,iix xdx221exp()22iiiivpdx测得值 同时出现的概率为 12,nx xx211exp()2(2)niiniiiiivPpdx最可信赖值满足 22iiivMin2iiwvMin22()iivxxMin21iiw201iw权因子 虽然是在正态分布下导出最小二乘法,实际上,按误差或残差平方和为最小进行统计推断已形成一种准则
2、。v测量方程组:v v估计量形式:v误差方程组:iXaXaXaYtitiii,.2211ixaxaxaytitiii,.2211ixaxaxalititiii,).(2211线性测量方程组的一般形式为 1 1221tiiiittijjjya xa xa xa x1,2,in1tiijjijya xv测量残差方程组 含有随机误差矩阵形式Ax=y111212122212ttnnntaaaaaaAaaa12nyyyy12txxxx12nvvvvy-Ax=v测量残差方程组 最小二乘法原理式 等精度测量minXALXALVVT不等精度测量minXALPXALPVVT2222221210000000000
3、00nnwwwwwv 为单位权方差,为的权,为的 方差。v化误差方程组为等权形式:v 最小iPPxaPxaPxalPiiititiiiiii,).(22112iP2iilixaxaxalititiii.2211*VXALVV*TXAL)(*)(*XAL 第二节第二节 正规方程正规方程v为了得到可靠的测量结果,测量次数n总是要多于未知数的数目t。因而直接用一般解代数方程的方法求解这些未知数是不可能的。最小二乘法可以将误差方程转化为有确定解的代数方程,而且方程个数正好等于未知数的个数,从而可求解这些未知数。一、等精度测量线性参数的一、等精度测量线性参数的LSM处理的正规方处理的正规方程。程。v线性
4、参数的误差方程式为:112121111.vxaxaxaltt222221212.vxaxaxaltt ntntnnnvxaxaxal.2211 tkvavavaxvnnkkkk,2,10.222112tkxaxaxalaxaxaxalaxaxaxalatkvavavatntnnnnkttkttknnkkk,2,10).().().(,2,10.22112222121221212111112211即tilalalaLatjiaaaaaaaatiaaaaaaaanniiiinjnijijijininiiiiiii,2,1.),2,1,(,2,1.221122112211记正规方程为.2211222
5、2211211221111LaxaaxaaxaaLaxaaxaaxaaLaxaaxaaxaattttttttttv用矩阵表示v解上面方程组得v可以证明最小二乘估计值是无偏估计。0VATLAXAAXALATTT)(0LAAAXTT1v测量方程为:v x+2y=3v x+10y=5v x+20y=8v x+30y=15v x+40y=18418.028.11368495102102300446161)(5102102300446161)(1368493004102102518158534013012011012111LAAAXAALAAALATTTTTv正规方程为:v 5x+102y=49v 10
6、2x+3004y=1386v解该方程得到v x=1.28v y=0.418二、不等精度测量线性参数的二、不等精度测量线性参数的LSM处理的正规处理的正规方程。方程。0PVATPLAXPAAXALPATTT)(0PLAPAAXTT1解上面方程组得三、非线性参数的最小二乘法测量残差方程组()iiiyvx12(,)tx xxx非线性函数取的初始似值 x(0)x泰勒展开(0)(0)()iiijijyvxj=tj=1xx 1 122iiiittiyaaav()iiiyy(0)x按线性参数最小二乘法解得 12(,)t (1)(0)xx 迭代直至满足精度为止 v为了获得函数的展开式,必须首先确定未知数的近似
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