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本文根据“方差扩大”模型的表达式，论述了该模型与剔除模型的“均值漂移”模型之间的关系，详细讨论了“方差扩大”模型中粗差检测和方差估计等问题。最后对一模拟算例进行了计算和分析，并与均值漂移模型的结果进行了比较，获得了一些结论。 相似文献
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主要研究了时间序列AR模型的异常值探测问题.首先在一定的限制条件下,将AR模型的异常值探测问题转化为线性回归模型的异常值探测问题;并在正态-Gamma先验条件下,计算了基于均值漂移模型和方差膨胀模型异常值事件发生的后验概率.然后运用Bayes方法对异常值进行了估算.最后通过卫星钟差实测数据计算,比较了模型修正前后预报的... 相似文献
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时间序列异常值探测的Bayes方法及其在电离层VTEC数据处理中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
基于Bayes统计推断理论,提出了自回归模型中异常值定位的Bayes方法;在正态-Gamma先验分布下,分别基于均值漂移模型和方差膨胀模型,提出了后验概率的计算方法,并运用Bayes方法估计了异常扰动;最后将该方法应用到电离层VTEC数据处理的建模中,比较模型修正前后预报的结果,验证了新方法的有效性。 相似文献
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论粗差修正与粗差剔除 总被引：6，自引：0，他引：6
粗差修正与粗差剔除是保证测量成果质量的基本措施。本文基于均值漂移模型论证了粗差剔除与粗差修正估计的关系。研究结果表明,当粗差修正和粗差剔除均基于同一均值漂移模型时,二者求得的参数估值及残差二次型是等价的。 相似文献
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基于一般抽样原理的GIS属性数据质量评定方法 总被引：6，自引：0，他引：6
在一般抽样原理的基础上，给出了缺隐率统计模型，并推导出缺陷率的两个统计特征值均值和方差。理论结果和应用实例说明了缺陷率对GIS属性数据精度度量的可行性。在此基础上，利用缺陷率的均值和方差，详细给出了GIS数据生产时单幅数字地图以及多幅数字地图对应属性数据质量的评定应用。 相似文献
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针对常规的均值漂移算法在特征空间聚类时未考虑图像的纹理信息从而导致分割精度不高的问题,该文提出了一种融合颜色-纹理模型与均值漂移的改进分割算法。首先,对原始影像进行同等组滤波和颜色量化,得到颜色-纹理模型;其次,利用均值漂移算法对滤波影像进行初始分割,得到同质性较好的初始分割区域;最后,将颜色-纹理模型及初始分割对象轮廓信息应用于区域合并过程中,结合形状特征增强分割对象的紧密性。该算法充分结合了图像的颜色、纹理特征,通过对不同类别的遥感影像的分割实验进行分析,结果表明分割效率和分割质量均得到较大提升,且具有较好的适用性、可靠性及精确性,对遥感影像中纹理信息丰富的植被、密集建筑区等具有较好的分割效果。 相似文献
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陀螺随机漂移是影响惯性导航和组合导航精度的重要因素。为了有效辨识出光纤陀螺随机漂移噪声的参数,采用了自相关函数、功率谱密度和Allan方差对实测陀螺数据进行分析。实验结果表明:自相关函数、功率谱密度和Allan方差都能有效辨识出陀螺输出信号中的角度随机游走噪声,只有Allan方差能辨识出其中的角速率随机游走噪声。Allan方差可以为光纤陀螺随机漂移建模提供参考。 相似文献
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光纤陀螺随机漂移误差是影响航空矢量重力测量系统姿态解算精度的关键因素。建立模型并在输出中对其补偿是抑制该项误差的有效方法。针对传统ARMA模型只能对平稳随机漂移误差建模,且模型无法满足实时滤波需求的问题,本文引入适用于非平稳随机漂移误差的ARIMA模型,同时给出详细的建模过程,并提出采用实时平均算法消除原始采样序列中常值分量的思路,实现了随机漂移误差的实时Kalman滤波估计。基于本文所提出的模型和实时滤波算法,对光纤陀螺实测数据进行分析,结果表明处理后信号中随机漂移误差的方差减小了46.5%。Allan方差分析结果表明,滤波后角度随机游走系数和角速率随机游走系数分别降低了约50%和40%。本文的结果说明ARIMA模型能够准确描述陀螺的非平稳随机漂移误差。基于实时平均算法的Kalman滤波可实现随机漂移误差的在线估计,有望提高航空矢量重力测量系统的姿态解算精度。 相似文献
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利用最新的全球引力位模型-EGM2008对经典的重力异常阶方差模型进行了分析比较,分析表明,经典的阶方差模型由于限于当时的观测条件,已经不能准确地描述扰动场元在各个频段的频谱分布。在Moritz阶方差模型基础上,利用EGM2008位模型获得的2160阶阶方差重新构建了新的分段重力异常阶方差模型-TSD模型,该模型与EGM2008位模型计算的阶方差比较其标准差和均值分别为0.25mgal2 、0.0 。利用TSD模型计算了不同频段内大地水准面高、重力异常、扰动重力、垂线偏差四个重力场扰动场元的频谱特征,计算结果表明：扰动场元频谱分布较之传统分析结果有较大的变化,其中重力异常、扰动重力及垂线偏差在中、低频部分的能量有明显的增加而高频及甚高频部分的比重有明显的减少。 相似文献
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正态-Gamma先验下粗差探测的Bayes方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文主要运用Bayes统计推断的基本原理,提出和建立将观测信息与正态——Gamma先验信息融合、基于综合信息判断粗差的Bayes方法。首先,根据Bayes统计推断的基本原理,建立了判断粗差的Bayes方法——后验概率法,然后针对测量平差实际,考虑未知参数的正态-Gamma先验信息,分别给出了非等权独立观测条件下基于均值漂移模型和方差膨胀模型的后验概率的具体计算公式,并给出了相应的粗差的Bayes估算方法。最后提出了基于后验概率进行粗差探测的实施过程和具体步骤。数值试验的结果表明,本文提出的粗差探测的Bayes方法对多个粗差的同时定位和定值是相当有效的。 相似文献
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红外图像由于其信噪比低,跟踪目标很难用一维直方图描述。本文提出采用二维直方图建立目标模型,基于均值漂移的红外运动目标跟踪算法。该算法用二维直方图描述运动目标,然后采用均值漂移算法估计候选目标的位置。使用都伯林城市大学红外视频数据对该跟踪算法进行测试,实验结果表明,该方法可以有效应用于实时红外运动目标的跟踪。 相似文献
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为减小随机误差对MEMS陀螺输出角速度的影响,提出一种结合ARMA模型和Kalman滤波的MEMS陀螺随机误差补偿方法。采用Allan方差辨识MEMS陀螺的5项随机误差,利用Matlab对MEMS陀螺随机误差时间序列分析建模,建立MEMS陀螺随机误差的ARMA模型,设计3次Kalman滤波器对MEMS陀螺随机误差进行滤波处理,并对陀螺输出进行补偿。实验结果表明:基于ARMA模型的3次Kalman滤波算法将MEMS陀螺随机误差均值和方差降低了两个数量级。 相似文献