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編輯推薦： 本书力图涵盖现代测量数据处理常用的基本数据处理方法，其内容主要包括：近代数据处理发展概述、内涵及展望，数据处理中参数估计的几种常用估计方法，秩亏自由网平差方法及其基准关系，针对不同类观测值的验后方差分量估计，观测值中含有系统误差的附加系统参数平差方法，处理粗差的数据探测与稳健估计法的原理与方法，针对随机参数和动态数据的配置与卡尔曼滤波，处理变量间相关关系的近代回归分析等。 本书可作为测绘工程专业本科生、研究生教材和从事数据处理相关专业人员的参考书。 內容簡介： 本书力图涵盖现代测量数据处理常用的基本数据处理方法，其内容主要包括：近代数据处理发展概述、内涵及展望；数据处理中参数估计的几种常用估计方法；秩亏自由网平差方法及其基准关系；针对不同类观测值的验后方差分量估计；观测值中含有系统误差的附加系统参数平差方法；处理粗差的数据探测与稳健估计法的原理与方法；针对随机参数和动态数据的配置与卡尔曼滤波；处理变量间相关关系的近代回归分析等。 本书可作为测绘工程专业本科生、研究生教材和从事数据处理相关专业人员的参考书。 目錄： 目　录 第１章　近代数据处理发展概论 １ １.１　数据处理与测量误差１ １.２　最小二乘与经典平差模型２ １.３　近代测量数据处理进展 ３ １.４　近代数据处理发展展望 ６ 第２章　参数估计方法 ８ ２.１　概　述８ ２.２　极大似然估计9 ２.３　最小二乘估计 10 ２.４　极大验后估计 11 ２.５　最小方差估计 12 ２.６　线性最小方差估计 13 ２.７　广义测量平差原理 15 第３章　秩亏自由网平差17 ３.１　概　述 17 ３.２　普通秩亏网平差 20 ３.３　拟稳平差34 ３.４　加权秩亏自由网平差 41 ３.５　自由网平差的基准43 ３.６　自由网平差结果的相互转换49 第４章　验后方差分量估计 55 ４.１　概　述 55 ４.２　定权误差对数据处理结果的影响 56 ４.３　赫尔默特方差分量估计 57 ４.４　最小范数二次无偏估计 64 第５章　附加系统参数平差及有偏估计 71 ５.１　概　述71 ５.２　附加系统参数的平差72 ５.３　精度与准确度 76 ５.４　附加系统参数的统计检验77 ５.５　有偏估计 80 第６章　数据探测和稳健估计84 ６.１　概　述84 ６.２　多余观测与可靠性 86 ６.３　可靠性理论与数据探测法90 ６.４　多维粗差的估计和假设检验 94 ６.５　稳健估计 96 第７章　最小二乘配置与卡尔曼滤波105 ７.１　概　述105 ７.２　最小二乘配置的原理106 ７.３　协方差函数及其估计108 ７.４　最小二乘配置在GNSS高程拟合中的应用 111 ７.５　卡尔曼滤波115 ７.６　自适应卡尔曼滤波119 ７.７　卡尔曼滤波的应用实例122 第８章　近代回归分析 128 ８.１　概　述 128 ８.２　回归分析的数学模型 129 ８.３　回归模型的参数估计和假设检验 131 ８.４　半参数回归 141 ８.５　整体最小二乘回归简述143 参考文献145

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