[数学]第5章线性参数的最小二乘法.ppt

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[数学]第5章线性参数的最小二乘法

第5章 线性参数的最小二乘处理 教学内容 5.1 最小二乘原理 5.2 正规方程 5.3 精度估计 5.4 组合测量的最小二乘法处理 5.1 最小二乘原理 一、引入 待测量(难以直接测量): 直接测量量: 问题:如何根据     和测量方程解得待测 量的估计值      ? 直接求得     。 有利于减小随机误差,方程组 有冗余,采用最小二乘原理求 。 讨论: 最小二乘原理: 最可信赖值应使残余误差平方和最小。 二、最小二乘原理 设直接测量量 的估计值为 , 则有 由此得测量数据 的残余误差 残差方程式 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 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 等精度测量的最小二乘原理: 最小 不等精度测量的最小二乘原理: 最小 最小二乘原理(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。 三、等精度测量的线性参数最小二乘原理 线性参数的测量方程和相应的估计量为: 残差方程为 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: 不等精度测量最小二乘原理的矩阵形式: 思路一: 权矩阵 四、不等精度测量的线性参数最小二乘原理 思路二:不等精度   等精度 则有: 5.2 正规方程 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 正规方程: 特点:  主对角线分布着平方项系数,正数  相对于主对角线对称分布的各系数两两相等 看正规方程组中第r个方程: 则正规方程可写成 即 正规方程的矩阵形式 将     代入到    中,得 (待测量X的无偏估计) 例5.1:已知铜棒的长度和温度之间具有线性关系:          。为获得0℃时铜棒的长度     和铜的线膨胀系数 ,现测得不同温度下铜    棒的长度,如下表,求 , 的最可信赖值。 2000.60 2001.48 2001.07 2000.8 2000.72 2000.36 60 50 40 30 20 10 解: 1)列出误差方程 令 为两个待估参量,则误差方程为 按照最小二乘的矩阵形式计算 则有: 那么: 二、不等精度测量线性参数最小二乘处理的正规 方程 由此可得不等精度测量线性参数最小二乘处理的 正规方程: 整理得: 即 不等精度的正规方程 将     代入上式,得 (待测量X的无偏估计) 例 5.2 某测量过程有误差方程式及相应的标准差: 试求 的最可信赖值。 解:首先确定各式的权 令 三、非线性参数最小二乘处理的正规方程 针对非线性函数 其测量误差方程为 令 ,现将函数在 处展开,则有 将上述展开式代入误差方程,令 则误差方程转化为线性方程组 于是可解得 ,进而可得 。 近似值 为获得函数的展开式,必须首先确定 1)直接测量 2)通过部分方程式进行计算:从误差方程中选取 最简单的t个方程式,如令 ,由此可解得 。 四、最小二乘原理与算术平均值原理的关系 为确定一个被测量X的估计值x,对它进行n次直 接测量,得n个数据 ,相应的权分别为 ,则测量的误差方程为 按照最小二乘原理可求得 结论:最小二乘原理与算术平均值原理是一致的, 算术平均值原理是最小二乘原理的特例。 5.3 精度估计 目的:给出估计量 的精度 一、测量数据精度估计 A)等精度测量数据的精度估计 对 进行n次等精度测量,给出 的估计量。 可以证明 是自由度(n-t)的 变量。 根据 变量的性质,有 则可取 作

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