現代測量數據處理理論與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

鬍聖武，肖本林 著

圖書標籤:

• 測量數據處理
• 數據分析
• 現代測量
• 信號處理
• 誤差分析
• 統計推斷
• 實驗數據處理
• 數據挖掘
• 計量學
• 科學計算

齣版社： 測繪齣版社

ISBN：9787503039157

版次：1

商品編碼：11897138

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

內容簡介

　　本書是針對近代測量平差課程所編著的一本高等教材，共分為五部分內容進行介紹。誤差基本理論：包括測量誤差及其分類；偶然誤差的概率特性；精度標準；中誤差和權的定義及其確定方法；方差矩陣和權逆陣傳播規律等。測量平差函數模型和隨機模型的概念及建立，參數估計理論及較小二乘原理。測量平差基本方法：重點介紹間接平差和條件平差。測量平差的應用：重點介紹瞭GPS網平差和坐標值平差及誤差橢圓。近代測量平差理論和方法：秩虧自由網平差理論；驗後方差分量估計理論；係統誤差的處理理論；粗差處理理論。

作者簡介

　　鬍聖武，男，湖南津市，博士，副教授，河南理工大學任教。發錶文章一百多篇，參加國傢自然科學基金兩項，參加省部級項目十幾項，齣版專著4部。

目錄

第1章 緒論
§1.1觀測誤差
§1.2測量平差內容與任務
§1.3發展曆史與展望
第2章 測量誤差基本理論
§2.1測量常用的概率分布
§2.2精度和衡量精度指標
§2.3有關矩陣的基本知識
§2.4廣義傳播率
§2.5 平差模型
§2.6 測量平差中必要觀測數的確定
§2.7 參數最優估計的性質
§2.8 極大似然估計
§2.9 最小二乘估計
§2.10 綫性最小方差估計
§2.11 廣義最小二乘準則
第3章 最小二乘平差基本方法
§3.1間接平差的基本原理
§3.2附有限製條件的間接平差
§3.3條件平差的基本原理
§3.4附有參數的條件平差
第4章 最小二乘平差的應用
§4.1 衛星定位技術的數據處理
§4.2坐標值的條件平差
§4.3坐標值的間接平差
§4.4迴歸模型參數估計
第5章 點和綫的位置誤差及精度
§5.1點位誤差
§5.2點位誤差計算
§5.3誤差橢圓
§5.4 直綫元位置誤差
§5.5麯綫位置誤差
第6章 統計假設檢驗理論
§6.1統計假設檢驗的基本概念
§6.2統計假設檢驗的常用方法
§6.3統計假設檢驗在測量中的應用
§6.4迴歸模型統計假設檢驗
第7章 秩虧自由網平差
§7.1概述
§7.2秩虧自由網附加條件法
§7.3實例分析
§7.4自由網平差結果的相互轉換
第8章 驗後方差分量估計
§8.1概述
§8.2模型誤差對平差結果的影響
§8.3赫爾默特方差分量估計
§8.4方差分量估值的精度
§8.5方差-協方差分量估計
第9章 係統誤差處理
§9.1概述
§9.2附加係統參數的平差
§9.3係統參數的統計假設檢驗
§9.4有偏估計
第10章 粗差的平差處理
§10.1概述
§10.2殘差理論
§10.3可靠性理論
§10.4數據探測法
§10.5穩健估計
第11章 最小二乘配置
§11.1概述
§11.2最小二乘濾波和推估
§11.3最小二乘配置
第12章 動態測量平差
§12.1概述
§12.2序貫平差
§12.3動態測量的數學模型
§12.4離散綫性係統的卡爾曼濾波
§12.5動態測量平差
參考文獻

精彩書摘

　　觀測（測量）是指用一定的儀器、工具、傳感器或其他手段獲取與地球空間分布有關信息的過程和實際結果，而誤差主要來源於觀測過程。通過實踐，人們認識到，任何一種觀測都不可避免地要産生誤差。當對某量進行重復觀測時，常常發現觀測值之間往往存在一些差異。例如，對同一段距離重復丈量若乾次，量得長度通常是互有差異的。另一種情況是如果已經知道某幾個量之間應該滿足某一理論關係，但對這幾個量進行觀測後，也會發現實際觀測結果往往不能滿足應有的理論關係。　　……

前言/序言

　　測量數據處理的對象是帶有不可避免的觀測誤差，産生於19世紀初的最小二乘方法和測量平差，經過200多年的發展，形成瞭比較完整的科學體係，其內容包括五種平差模型，解決瞭大量的測量數據處理的問題。隨著測繪科學與技術及其相關學科的高速發展和生産實踐高精度的需求，所研究的觀測誤差特性已從偶然誤差擴展到係統誤差和粗差，數據處理對象已從局限於靜態估計到隨時間變化的動態估計，由此齣現瞭新的誤差理論和處理方法。　　現代測量數據處理理論是測繪科學與技術這個學科的重要內容和重要的數學基礎，沒有這個內容，測繪科學與技術隻能稱為一門技術，因此，測繪科學與技術人纔都必須掌握此內容。本書以加強基礎理論、注重基本方法和培養動手能力為齣發點，在參考瞭各種平差基礎教程和十幾年來的教學體會和經驗以及科研成果的基礎上，經過多次修改完成瞭本書。　　本書主要研究誤差理論的基本知識，包括偶然誤差、係統誤差和粗差處理的基本理論與方法及其應用。全書分為12章：第1章，緒論，主要闡述誤差的分類，本學科的發展曆程和發展方嚮；第2章測量誤差基本理論，主要歸納精度指標、隨機變量的數字特徵、測量常用的概率分布和有關矩陣的基本知識，以及協方差傳播率及其應用、權及權的確定、協因數傳播律及其應用、權矩陣的概念和平差的函數模型和隨機模型、參數估計的準則、最小二乘估計、極大似然估計、綫性最小方差估計、極大驗後估計、廣義最小二乘估計，研究瞭必要觀測數的確定；第3章最小二乘平差基本方法，主要係統地總結條件平差、附有參數條件平差、間接平差、附有限製條件的間接平差和附有限製條件的條件平差五種經典平差模型的原理及應用，並研究瞭附有限製條件的間接平差和附有限製條件的條件平差的不同解法；第4章最小二乘平差應用，主要研究五種經典平差在衛星定位技術的數據處理、坐標值平差和迴歸分析中的應用；第5章點和綫的位置誤差及精度，主要介紹點位誤差、誤差麯綫、誤差橢圓和相對誤差橢圓及其應用，研究瞭綫元、圓麯綫、緩和麯綫及擬閤麯綫的位置誤差；第6章統計假設檢驗理論，主要總結統計假設檢驗理論的基本原理和步驟、四種基本的檢驗方法、統計假設檢驗在測量中的應用，研究統計假設檢驗在迴歸分析中的應用；第7章秩虧自由網平差，主要介紹秩虧自由網的基本原理、秩虧自由網的附加條件法和自由網平差結果的相互轉換；第8章驗後方差分量估計，主要介紹瞭赫爾默特方差分量估計基本原理和方法、方差-協方差分量估計和方差分量估計精度，研究模型誤差對平差結果的影響；第9章係統誤差處理，主要介紹附加係統參數平差的基本原理和顯著性檢驗、有偏估計，研究瞭係統誤差對參數估值的影響；第10章粗差的平差處理，主要研究殘差理論、可靠性理論、數據探測法和穩健估計的基本原理及其應用；第11章最小二乘配置，主要闡述最小二乘濾波和推估及最小二乘配置的基本原理及其應用；第12章動態測量平差，主要介紹瞭序貫平差的基本原理，研究瞭動態測量平差的數學模型和卡爾曼濾波原理及其應用。　　本書的特色和試圖努力的方嚮如下：　　（1）與實際結閤。目前，很多誤差理論與測量平差教材都過於數學化，沒有考慮測繪專業的實際特點。例如，附有限製條件的條件平差大部分教材都把其作為平差的一種概括模型，這在數學上是可行的，而在測繪工程中很少有此情況。　　（2）重應用。本書重點研究目前需要解決的問題，如GPS平差、坐標值的平差、誤差橢圓的應用、粗差處理、秩虧自由網等。　　（3）重基礎理論。本書對測量平差所涉及的基本理論都加以介紹，如測量平差的概率分布、矩陣的一些基本知識。　　（4）簡單性。本書保留瞭數據處理的經典理論，公式推導盡量簡化處理。　　（5）著重研究平差模型。本書對平差模型進行瞭重點闡述，特彆是平差隨機模型的作用及平差隨機模型誤差的影響。　　（6）加強瞭處理係統誤差和粗差的研究。本書對係統誤差的處理及粗差的定位與處理等進行瞭講述，並用實例進行分析。　　（7）對秩虧自由網平差原理與應用進行研究，並用實例進行分析。　　（8）最小二乘配置等基本理論與應用進行介紹，並用實例進行分析。　　（9）對動態測量平差基本理論與應用進行研究，並用實例進行分析。　　本書撰寫時，參考瞭國內外有關誤差理論與測量平差基礎的著作，未及一一注明，請有關作者見諒，在寫作過程中得到多方支持和幫助，在此一並感謝。　　筆者在書中闡述的某些觀點，可能僅為一傢之言，歡迎讀者爭鳴。書中疏漏與欠妥之處，懇請讀者批判指正。

現代測量數據處理理論與應用：一本洞悉數據奧秘的實踐指南 在當今信息爆炸的時代，數據的價值日益凸顯。無論是科學研究、工程實踐，還是經濟決策，精確的測量和有效的數據處理都是不可或缺的關鍵環節。本書《現代測量數據處理理論與應用》旨在為讀者提供一個全麵而深入的視角，解析現代測量數據是如何被獲取、處理、分析和應用的，從而幫助讀者掌握駕馭海量數據的能力，解鎖數據蘊含的深刻洞見。 本書並非一本枯燥的理論堆砌，而是理論與實踐相結閤的典範。它從測量數據的本質齣發，層層深入，逐步揭示現代數據處理的復雜而迷人的世界。我們將從基礎的概念入手，構建起堅實的理論基石，然後再將這些理論知識巧妙地融入到具體的應用場景中，展示數據處理在各個領域的強大生命力。 第一部分：測量數據的基石——理論與方法 在任何測量過程中，數據的質量直接決定瞭最終結果的可靠性。因此，理解測量數據的基本屬性、誤差來源及其量化方法至關重要。本書的第一部分將帶您走進這一基礎而核心的領域。 第一章 測量數據的基本概念與特性 我們將從“測量”這一行為的定義齣發，探討不同類型的測量，如直接測量、間接測量、單次測量、重復測量等。接著，深入分析測量數據的基本特性，包括其統計學意義、分布規律以及如何通過統計量來描述數據的集中趨勢和離散程度。這裏，我們將介紹均值、中位數、眾數、方差、標準差等核心概念，並闡述它們在數據分析中的作用。此外，我們還會討論數據的尺度和類型，例如定性數據和定量數據，以及它們在後續處理中的區彆對待。 第二章 測量誤差的來源與分類 沒有完美的測量，誤差總是如影隨形。本章將係統地探討測量誤差的各種來源，包括係統誤差（如儀器誤差、方法誤差、環境誤差）和隨機誤差。我們將詳細分析每種誤差的成因，並提供識彆和量化這些誤差的有效方法。理解誤差的本質，是進行精確數據處理的第一步。我們將探討誤差傳播的規律，以及如何通過對誤差的分析來評估測量結果的不確定度。 第三章 數據預處理與標準化 原始測量數據往往需要經過一係列的“淨化”過程纔能用於進一步分析。本章將聚焦於數據預處理的關鍵技術。我們將詳細介紹數據清洗的方法，包括異常值檢測與處理（如基於統計量、基於可視化、基於模型的方法）、缺失值填充（如均值填充、中位數填充、模型預測填充）等。此外，數據標準化與歸一化也是數據預處理的重要環節，我們將探討 Min-Max 標準化、Z-score 標準化等常用方法，並分析它們在不同算法中的適用性。 第四章 描述性統計分析：洞察數據概貌 在對數據進行深入分析之前，對其進行概貌性的描述是至關重要的。本章將重點介紹描述性統計分析的技術。除瞭前麵提到的集中趨勢和離散程度的度量，我們還將深入探討數據的分布形態，如偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），並介紹如何通過直方圖、箱綫圖、散點圖等可視化工具來直觀地展示數據特徵。這些工具不僅能幫助我們快速瞭解數據的整體情況，還能為後續的推斷性統計分析提供重要的綫索。 第五章 推斷性統計分析：從樣本到總體的飛躍 當我們需要從有限的樣本數據推斷齣更廣泛的總體的規律時，推斷性統計分析就發揮著關鍵作用。本章將介紹假設檢驗和參數估計的基本原理。我們將詳細講解 t 檢驗、卡方檢驗、F 檢驗等常用的統計檢驗方法，並闡述它們的應用場景和注意事項。同時，我們將介紹點估計和區間估計的概念，以及如何構建置信區間來量化總體參數的不確定性。 第六章 統計模型構建與擬閤 統計模型是描述數據背後關係的重要工具。本章將引導讀者瞭解如何根據數據的特性選擇閤適的統計模型。我們將介紹綫性迴歸、邏輯迴歸等基礎模型，並深入探討多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso 迴歸等更復雜的模型。重點將放在模型的擬閤過程，包括最小二乘法等優化算法，以及如何通過 R 方、均方誤差（MSE）等指標來評估模型的擬閤優度。 第二部分：現代測量數據處理的實踐應用 理論的深度最終需要通過實踐來體現。本書的第二部分將把前一部分建立的理論框架應用於實際的測量數據處理場景，展現其在各個領域的強大生命力。 第七章 時間序列數據分析與預測 許多測量數據都具有時間維度，例如氣象數據、金融數據、傳感器監測數據等。本章將專注於時間序列數據的處理與分析。我們將介紹時間序列數據的分解（趨勢、季節性、殘差）、平穩性檢驗、自相關與偏自相關分析。在此基礎上，我們將深入探討 ARIMA 模型、指數平滑法等經典的時間序列預測模型，並介紹 Prophet、LSTM 等更現代的深度學習預測方法。 第八章 空間數據分析與地理信息係統（GIS）應用 對於涉及地理位置的測量數據，空間數據的分析顯得尤為重要。本章將探討點、綫、麵等空間數據的錶示方法，以及空間數據的空間相關性、空間異質性等概念。我們將介紹空間插值、空間自相關分析（如 Moran's I、Geary's C）等技術，並結閤 GIS 平颱，展示如何處理和分析地理空間數據，例如地質勘探數據、環境監測數據、城市規劃數據等。 第九章 信號處理與濾波技術 在許多科學和工程領域，測量信號往往受到噪聲的乾擾，需要進行有效的濾波處理以提取有用信息。本章將介紹信號處理的基本概念，如傅裏葉變換、小波變換等。我們將詳細講解不同類型的濾波器，如低通濾波器、高通濾波器、帶通濾波器，以及它們在時域和頻域中的實現。例如，在生物醫學信號處理（心電圖、腦電圖）或通信信號處理中，濾波技術都扮演著至關重要的角色。 第十章 機器學習在測量數據處理中的應用 隨著人工智能技術的飛速發展，機器學習已成為現代數據處理不可或缺的工具。本章將介紹機器學習在測量數據處理中的廣泛應用。我們將探討分類算法（如支持嚮量機 SVM、決策樹、隨機森林）、迴歸算法（如梯度提升樹 GBDT、XGBoost）以及聚類算法（如 K-Means）如何應用於測量數據的模式識彆、異常檢測、分類與預測。我們將通過具體的案例，展示如何利用機器學習模型來提升測量數據的分析效率和準確性。 第十一章 大數據處理與雲計算平颱 麵對海量的測量數據，傳統的處理方法往往力不從心。本章將探討大數據處理技術。我們將介紹分布式存儲（如 HDFS）和分布式計算框架（如 MapReduce、Spark），以及它們如何協同工作來處理PB級彆的數據。此外，我們將討論雲計算平颱（如 AWS、Azure、GCP）提供的強大計算和存儲資源，以及如何利用這些平颱來構建可擴展、高效的測量數據處理解決方案。 第十二章 測量數據可視化與報告 數據的價值最終需要通過清晰的溝通來體現。本章將強調數據可視化在測量數據處理中的重要性。我們將介紹各種可視化技術，如統計圖錶、地理信息圖、交互式儀錶盤等，以及如何選擇最適閤錶達數據洞見的圖錶類型。最後，我們將探討如何撰寫一份專業、嚴謹的測量數據處理報告，將分析結果有效地傳達給決策者或相關人員。 本書力求做到理論的嚴謹性、方法的實用性和應用的廣泛性。我們相信，通過對本書內容的係統學習和深入理解，讀者將能夠掌握現代測量數據處理的精髓，提升數據分析能力，並在各自的研究和工作中取得更大的成就。無論您是初學者還是有一定基礎的從業者，本書都將為您提供一條清晰的學習路徑，助您在數據的海洋中乘風破浪。

評分☆☆☆☆☆

作為一名數據分析師，我每天的工作都離不開對海量測量數據的處理和解讀。我嘗試過市麵上很多關於數據處理的書籍，但大多數要麼過於理論化，要麼過於偏重某一類算法，缺乏係統性和普適性。直到我讀瞭《現代測量數據處理理論與應用》，我纔覺得真正找到瞭“寶藏”。這本書的結構安排非常閤理，從基礎的統計概念，到各種高級的機器學習模型，再到具體的應用場景，都做瞭非常詳盡的介紹。我非常欣賞書中關於“異常值檢測”和“聚類分析”的章節，它不僅介紹瞭各種算法的原理，還深入探討瞭不同算法的優缺點以及適用範圍，這對於我選擇最適閤當前數據特點的分析方法至關重要。書中關於“降維技術”的介紹也讓我受益匪淺，特彆是對t-SNE和UMAP等可視化降維算法的闡述，讓我能夠更直觀地理解高維數據的結構。更讓我驚喜的是，這本書還觸及瞭“因果推斷”在測量數據分析中的應用，這對於我們從相關性中發現事物之間的因果關係，進行更深層次的分析，具有非常重要的意義。這本書提供的知識體係，讓我能夠更自信、更高效地處理各種復雜的測量數據，從而為業務決策提供更有價值的洞察。

評分☆☆☆☆☆

我是一名從事信號處理研究的學者，長期以來，我們主要依賴於傅裏葉變換、小波變換等經典工具來分析和處理信號。然而，隨著測量技術的發展，我們遇到的信號日益復雜，傳統的分析方法在處理高維、非綫性和帶有噪聲的數據時，顯得力不從心。《現代測量數據處理理論與應用》這本書，簡直是為我們這類研究人員量身定做的！書中對現代信號處理領域的一些前沿技術，如壓縮感知、稀疏錶示，以及深度學習在信號處理中的應用，進行瞭非常深入的探討。特彆是關於“非綫性係統辨識”的章節，書中介紹的基於核方法的非綫性係統建模技術，以及使用神經網絡進行復雜係統建模的方法，都讓我耳目一新。我一直想在研究中引入一些更強大的模型來處理非綫性動態係統，這本書提供的理論框架和算法實現思路，讓我看到瞭解決問題的可行性。此外，書中對“時頻分析”的最新進展也有詳細的介紹，這對於我們分析非平穩信號至關重要。讓我驚喜的是，書中還討論瞭一些關於“可信AI”在信號處理中的實踐，這在強調安全性和可靠性的領域，如航空航天和自動駕駛，尤為重要。這本書為我們研究人員提供瞭一個更廣闊的視角，也指明瞭未來研究的方嚮。

評分☆☆☆☆☆

我是一名軟件工程師，主要負責開發和維護一些涉及大量傳感器數據的係統。我們經常會遇到數據不一緻、延遲、或者傳感器故障等問題，這給我們的係統穩定性帶來瞭很大的挑戰。《現代測量數據處理理論與應用》這本書，為我解決這些實際工程問題提供瞭非常有價值的指導。書中關於“傳感器網絡數據融閤”的章節，詳細介紹瞭多種融閤策略，包括基於卡爾曼濾波、粒子濾波的動態融閤方法，以及基於機器學習的自適應融閤方法。這對於提升我們係統的整體精度和魯棒性非常有幫助。我特彆關注瞭書中關於“數據質量評估”和“不確定性傳播”的討論，這些概念在保證我們係統輸齣結果的可靠性方麵起著關鍵作用。以前，我們總是想當然地認為傳感器數據就是“準確”的，但這本書讓我認識到，理解和量化數據的不確定性，是進行有效處理的前提。此外，書中還介紹瞭一些關於“實時數據流處理”的算法和架構，這對於我們處理海量的、連續不斷的測量數據非常重要。這本書的技術深度和工程實踐性，都讓我印象深刻，它不僅提升瞭我的理論認知，也為我提供瞭許多可以直接應用於項目開發的解決方案，讓我對未來處理復雜的傳感器數據係統充滿瞭信心。

評分☆☆☆☆☆

作為一個剛剛入門數據科學領域的學生，我在尋找一本能夠係統性地介紹測量數據處理理論的書籍時，偶然發現瞭這本《現代測量數據處理理論與應用》。坦白說，一開始我對“理論”這個詞有些畏懼，擔心會過於枯燥乏味，但事實證明我的擔憂是多餘的。作者的寫作風格非常獨特，他並沒有直接拋齣復雜的數學公式，而是從最基本的概念入手，層層遞進。在講解算法時，他經常會用一些非常形象的比喻來解釋其背後的原理，比如將數據點的聚類過程比作“在茫茫人海中尋找相似的朋友”，將異常值檢測比作“大海撈針”。這種生動的講解方式，極大地降低瞭學習門檻，讓我能夠輕鬆地理解那些原本可能令人生畏的數學模型。書中對於數據預處理的環節也給予瞭足夠的重視，從數據清洗、特徵工程，到降維和可視化，都提供瞭非常實用的技巧和建議。我印象特彆深刻的是關於“數據漂移”和“概念漂移”的討論，這在現實世界的測量數據中是普遍存在的，而本書提供的解決方案，如在綫學習算法和適應性模型，對於處理動態變化的數據非常有幫助。這本書更像是一位循循善誘的老師，引導我一步步地掌握測量數據處理的核心技術，為我後續深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本《現代測量數據處理理論與應用》真是讓人眼前一亮！我作為一個長期在一綫從事科研工作的工程師，平時接觸的數據處理方法總是圍繞著那些經典的統計模型和算法，偶爾也會涉及一些機器學習的皮毛。但這本書的齣現，完全打開瞭我的新視野。它不僅僅停留在理論的堆砌，更重要的是，它深入淺齣地講解瞭許多現代測量數據所麵臨的復雜性，比如噪聲的非高斯性、數據的多模態分布、以及傳感器之間的協同與衝突等問題。書中對一些新興的數據融閤技術，特彆是基於貝葉斯推斷和信息論的框架，進行瞭詳盡的闡述。我尤其喜歡其中關於“不確定性量化”和“可解釋性AI”在測量數據處理中的應用章節，這對於我理解模型的不確定性來源，以及如何將復雜的模型結果轉化為實際可操作的洞見，提供瞭全新的思路。以前，我們常常對模型的“黑箱”特性感到無奈，而這本書提供瞭一些打破這種局限性的方法，這對於提高測量結果的可靠性和決策的科學性至關重要。此外，書中還穿插瞭一些非常貼閤實際應用場景的案例分析，從工業自動化到環境監測，再到生物醫學成像，都展示瞭這些先進理論如何轉化為實際的解決方案。這讓我深受啓發，也對未來如何更有效地利用測量數據充滿瞭期待。