第五章线性参数的最小二乘法处理
- 格式:ppt
- 大小:959.00 KB
- 文档页数:52
第五章线性函数的最小二乘处理最小二乘原理应用时的条件是:函数关系确定已知、等精度、误差独立、无偏估计得到满足,在众多的N个测量方程中利用最小二乘原理求得t个(t</N)参数的最佳估计值。
如前所叙,在随机因素作用下,测量次数较多时,计算的结果就会更精密,测量次数往往大于待求未知量的个数,因而出现N>t的现象就成为自然而然的事情了。
众所周知,当N=t时可由线性代数知识求得一组唯一正确解。
当N>t时,代数解法则无能为力了。
也许读者会提出另外一个问题:既然N>t,可由N中取出t个方程来求解,而把(N-t)个方程弃掉,问题不就解决了吗?答案是不行的。
这样求解后的结果不是最佳值,有时会与最佳值离歧很大。
最小二乘法是一种数学原理,高斯于1809年在他的名著《天体沿圆锥截面绕太阳运动的理论》一书中,发表了他发现的最小二乘原理并应用于测量之后,在许多科学领域及技术领域中得到越来越多地应用。
5.1 函数为直接测量值得线性组合5.1.1 测量方程式函数中可能存在着多个待定参数,根据该函数关系可列出多个测量后的方程式,该方程式称作测量方程式。
设含有t个待求参数Xj(j=1,2,…,t)的函数关系已知,表现为线性组合,即Xj是待定系数的真值,aj是在某具体测量条件下获得的直接测量值,经N次测量(N>t)后,理应得到N个函数真关系式。
为了表达更简洁,可将各方程中系数用aij(i=1,2, …,N;j=1,2, …,t)表示,上述方程可简写成量值Y经N次测量后的测量值用Mi表示,则上述方程变为测量方程式,又称测量条件方程,式中,aij及Mi是在某具体测量条件下的直接测量值,Mi含有误差,即Mi≠Yi。
5.1.2 剩余误差方程式若用同直接测量时一样,可将称作剩余误差。
由此便可得到N个剩余误差方程式可以看出,剩余误差是各最可信赖值的函数,即5.1.3 正规方程组现在以三个待求量x1,x2,x3为例,说明建立正规方程组的过程,该计算方法和过程及结论,可推广到t个待求量中去。
第五章线性参数的最小二乘处理习题5-1研究铂-铱米尺基准器的膨胀系数时得出,在不同温度下该米尺基准器的长度的修正值可用下述公式表示:x+ty+t2z=L式中x表示在0℃时米尺基标准器的修正值(微米);y和z为温度系数;t为温度(℃);L 为t℃基准器的长度的修正值(微米)。
经研究得在不同温度下米尺基准器长度的修正值如下表:求未知参量x,y,z的最可依赖值。
5-2对未知量x,y,z,组合测量的结果如下:x=0y=0z=0x-y=0.92,-y+x=1.35-x+z=1.00试求x,y,z的最可依赖值及其标准误差。
5-3由等精度测定方程为:x+37y+1369z=36.3x+32y+1024z=41.4x+27y+729z=47.5x+2y+484z=54.7x+17y+289z=63.2x+12y+144z=72.9x+7y+49z=83.7试用矩阵最小二乘法求x ,y ,z 的最可依赖值及其精度。
5-4交流电路的电抗x =ωL Cω1-, 在角频率ω1=3时,测得x 为x 1=0.8ω2=2时,测得x 为x 2=0.2 ω3=1时,测得x 为x 3=-0.3试求:(i) L ,C 及其方差;(ii) ω=3时(ωσ=0.1)电抗值及其方差。
5-5试求下列方程给出的x ,y 的最大或然值及其标准误差。
2x +y =5.1 x -y =1.1 4x -y =7.4 x +4y =5.95-6测得一直线上四段长度AB 、BC 、CD 、DE 分别为24.1,35.8,30.3和33.8厘米,但已知AD 准确长90厘米和BE 准确长100厘米。
试求AB ,BC ,CD ,DE 的最大或然值。
5-7由方程组3x +y =2.9 x -2y =0.9 2x -3y =1.9试求x ,y 的最大或然值及其标准误差。
5-8由下面的不等精度的测定方程组,求x 1,x 2的最可信赖值及其标准误差。
x 1=0 权: P 1=8 x 2=0P 2=10 x 1+2x 2=0.25 P 3=1 x 1-3x 2=0.92P 4=55-9由下面的不等精度的测定方程组,试用矩阵最小二乘法求x ,y 的最大或然值及其标准误差。