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研究了ＣＣＤ像感器的莫尔效应，给出了ＣＣＤ产生莫尔条纹的光强分布特性方程，当满足一定条件时可获得用于计算的莫尔条纹。实验表明，用ＣＣＤ产生莫尔条纹方法简单，易于实现自动处理，有广泛的产用价值。 相似文献
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一、序言目前,在计量技术中应用莫尔条纹进行量测的例子是很多的,例如航测仪器中所用的编码器就是利用光栅(长光栅或圆光栅)的莫尔条纹现象;六十年代初期,美国柯达公司的研究人员提出利用莫尔条纹量测软片变形,这种方法比一般采用的方格网板法要优越得多,不但精度高,可以量测出几个微米的偶然变形,而且非常直观,根据底片上出现的莫尔斑点分 相似文献
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研究了ＣＣＤ像感器的莫尔效应，给出了ＣＣＤ产生莫尔条纹的光强分布特性方程，当满足一定条件时可获得用于计量的莫尔条纹。实验表明，用ＣＣＤ产生莫尔条纹方法简单，易于实现自动处理，有广泛的实用价值。 相似文献
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模糊地理实体不确定性综合描述研究 总被引：2，自引：0，他引：2
从二型模糊的角度讨论了模糊地理实体的不确定性,基于空间数据的位置误差,利用模糊集的λ-截集和圆误差带模型推导了模糊地理实体隶属度的误差模型,并给出了隶属度不确定性的度量方法,提出了用隶属度误差立方体来综合描述模糊点的不确定性。 相似文献
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本文讨论MRA-1一类测距仪的信道窜扰影响，证明它造成两方面的结果：一种是使圆扫线直接包含附加相移，对应的误差周期为λ_0/4；另一种是圆扫线扭曲，其误差周期为λ_0/2。本文还指出，使用副载波的方案，虽然能降低这一误差，但通过副载波中的寄生调幅仍可存在周期为λ_0/2和λ_0/4的循环误差。这些结论与实测结果是符合的。 相似文献
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分别利用直线、圆曲线与多项式曲线的拟合空间曲线实体,估计出拟合曲线与真实曲线之间的模型误差,建立包含模型误差与法线方向位置误差的曲线综合误差带模型。并通过算例证明了含有模型误差的综合误差带模型能更好地反应圆曲线的位置不确定性。 相似文献
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应用解析后方交会法时，若待定点在危险圆上，则有不定解；若待定点靠近危险圆，计算得的后交点坐标有很大误差。为了保证后交点的精度，文献规定后交点与危险圆的距离应该大于该圆周半径的1/5（有的规范规定 相似文献
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最近一篇线段可靠性模型的论文，将线段的真实端点、限制在围绕观测点的误差圆的平行直径上，这样做是为了保证适合于可靠性的量测而选择用以说明这种方法的可能性。本文则论述了允许真实点落于适当的圆内任何位置的模型。 相似文献
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把导航领域、军事领域和导航电子地图中广泛应用的圆概率误差(circular error probable,CEP)引入到HPL(horizontal protection level)的计算中,在最小二乘残差法基础上构建了基于圆概率误差的RAIM(receiver autonomous integrity monitoring)可用性算法。首先计算了在一定误警率、漏警率条件下多颗卫星发生故障时的水平定位偏差和一定置信度下的圆概率误差;然后以GPS导航星座为例,探讨了相关观测下计算HPL的新方法;最后把HPL与水平告警限差(horizontal alert limit,HAL)相比较,得到了基于圆概率误差的RAIM可用性,并通过算例验证了此方法的有效性和可行性。 相似文献
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扩展高阶和超高阶重力场模型的构制与应用的数值稳定性取决于超高阶次缔合勒让德函数的计算方法。文中详细介绍了现有的多种缔合勒让德函数的递推计算方法:标准前向列推法、标准前向行推法、跨阶次递推法和Belikov列推法。从计算速度、计算精度和计算溢出问题3个角度分析比较了阶次高至2 160阶的各种方法的优劣。通过数值试验证明,Belikov列推法和跨阶次递推法是计算超高阶次缔合勒让德函数较优的方法,而其他几种方法不能用于超高阶次缔合勒让德函数的计算。文中结论为超高阶次球谐综合与球谐分析的数值计算提供了可靠的依据。 相似文献
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韩绍伟 《武汉大学学报(信息科学版)》1991,(1)
利用 GPS 载波相位观测值进行定位有多种方法,这些方法之间是相互联系的。本文改进了多余参数消除理论的等价条件,使之不仅适合于差分法,也适合于中心化非差法;并根据这一等价条件从理论上严格地证明了差分法、中心化非差法及 Goad 非差法同基本相位法的等价性;而由此出发进行的方法综述,则对实际应用具有一定的指导意义。 相似文献
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半变异函数的获取既有人为主观求取法,又有运用数学工具客观求取法,但是后者是今后的主要趋势。笔者在前人工作的基础上,归纳出多项式回归法、线性规划法和目标规划法三种求解半变异函数的成熟方法,以及非线性回归理论直接求解法、进化计算和积分面积三种新兴方法,并总结出各种方法的优缺点。最后概括出计算权重的两种方法。 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(4):330-346
Abstract In recent years, the rough set (RS) method has been in common use for remote-sensing classification, which provides one of the techniques of information extraction for Digital Earth. The discretization of remotely sensed data is an important data preprocessing approach in classical RS-based remote-sensing classification. Appropriate discretization methods can improve the adaptability of the classification rules and increase the accuracy of the remote-sensing classification. To assess the performance of discretization methods this article adopts three indicators, which are the compression capability indicator (CCI), consistency indicator (CI), and number of the cut points (NCP). An appropriate discretization method for the RS-based classification of a given remotely sensed image can be found by comparing the values of the three indicators and the classification accuracies of the discretized remotely sensed images obtained with the different discretization methods. To investigate the effectiveness of our method, this article applies three discretization methods of the Entropy/MDL, Naive, and SemiNaive to a TM image and three indicators for these discretization methods are then calculated. After comparing the three indicators and the classification accuracies of the discretized remotely sensed images, it has been found that the SemiNaive method significantly reduces large quantities of data and also keeps satisfactory classification accuracy. 相似文献
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GPS测量系统动态定位精度验收方法研究 总被引：4，自引：0，他引：4
相位差分GPS测量系统定位精度高，对系统动态定位精度的考核、验收的难度大。通过分析几种常见的动态定位精度验收方法，确定了合理的相位差分GPS系统动态精度验收方法。分析了方法自身达到的精度。建立了数据误差处理的数学模型，给出了精度评定方法。 相似文献
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本文研究了大型方程组的解算方法，给出了改进的共轭梯度算法和预条件共轭梯度算法，推导了相应的计算公式。对各种算法的计算效率进行了比较，结果表明，改进的共轭梯度法和预条件共轭梯度法能有效提高大型方程组的解算效率，其缺点是不能精确给出参数估值的验后协方差矩阵。 相似文献
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Methods for assessing the accuracy of a digital elevation model (DEM) with emphasis on robust methods have been studied in this paper. Based on the squared DEM residual population generated by the bi-linear interpolation method, three average-error statistics including (a) mean, (b) median, and (c) M-estimator are thoroughly investigated for measuring the interpolated DEM accuracy. Correspondingly, their confidence intervals are also constructed for each average error statistic to further evaluate the DEM quality. The first method mainly utilizes the student distribution while the second and third are derived from the robust theories. These innovative robust methods possess the capability of counteracting the outlier effects or even the skew distributed residuals in DEM accuracy assessment. Experimental studies using Monte Carlo simulation have commendably investigated the asymptotic convergence behavior of confidence intervals constructed by these three methods with the increase of sample size. It is demonstrated that the robust methods can produce more reliable DEM accuracy assessment results compared with those by the classical t-distribution-based method. Consequently, these proposed robust methods are strongly recommended for assessing DEM accuracy, particularly for those cases where the DEM residual population is evidently non-normal or heavily contaminated with outliers. 相似文献