现代测量数据处理理论与应用 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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胡圣武，肖本林 著

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• 测量数据处理
• 数据分析
• 现代测量
• 信号处理
• 误差分析
• 统计推断
• 实验数据处理
• 数据挖掘
• 计量学
• 科学计算

出版社： 测绘出版社

ISBN：9787503039157

版次：1

商品编码：11897138

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

内容简介

　　本书是针对近代测量平差课程所编著的一本高等教材，共分为五部分内容进行介绍。误差基本理论：包括测量误差及其分类；偶然误差的概率特性；精度标准；中误差和权的定义及其确定方法；方差矩阵和权逆阵传播规律等。测量平差函数模型和随机模型的概念及建立，参数估计理论及较小二乘原理。测量平差基本方法：重点介绍间接平差和条件平差。测量平差的应用：重点介绍了GPS网平差和坐标值平差及误差椭圆。近代测量平差理论和方法：秩亏自由网平差理论；验后方差分量估计理论；系统误差的处理理论；粗差处理理论。

作者简介

　　胡圣武，男，湖南津市，博士，副教授，河南理工大学任教。发表文章一百多篇，参加国家自然科学基金两项，参加省部级项目十几项，出版专著4部。

目录

第1章 绪论
§1.1观测误差
§1.2测量平差内容与任务
§1.3发展历史与展望
第2章 测量误差基本理论
§2.1测量常用的概率分布
§2.2精度和衡量精度指标
§2.3有关矩阵的基本知识
§2.4广义传播率
§2.5 平差模型
§2.6 测量平差中必要观测数的确定
§2.7 参数最优估计的性质
§2.8 极大似然估计
§2.9 最小二乘估计
§2.10 线性最小方差估计
§2.11 广义最小二乘准则
第3章 最小二乘平差基本方法
§3.1间接平差的基本原理
§3.2附有限制条件的间接平差
§3.3条件平差的基本原理
§3.4附有参数的条件平差
第4章 最小二乘平差的应用
§4.1 卫星定位技术的数据处理
§4.2坐标值的条件平差
§4.3坐标值的间接平差
§4.4回归模型参数估计
第5章 点和线的位置误差及精度
§5.1点位误差
§5.2点位误差计算
§5.3误差椭圆
§5.4 直线元位置误差
§5.5曲线位置误差
第6章 统计假设检验理论
§6.1统计假设检验的基本概念
§6.2统计假设检验的常用方法
§6.3统计假设检验在测量中的应用
§6.4回归模型统计假设检验
第7章 秩亏自由网平差
§7.1概述
§7.2秩亏自由网附加条件法
§7.3实例分析
§7.4自由网平差结果的相互转换
第8章 验后方差分量估计
§8.1概述
§8.2模型误差对平差结果的影响
§8.3赫尔默特方差分量估计
§8.4方差分量估值的精度
§8.5方差-协方差分量估计
第9章 系统误差处理
§9.1概述
§9.2附加系统参数的平差
§9.3系统参数的统计假设检验
§9.4有偏估计
第10章 粗差的平差处理
§10.1概述
§10.2残差理论
§10.3可靠性理论
§10.4数据探测法
§10.5稳健估计
第11章 最小二乘配置
§11.1概述
§11.2最小二乘滤波和推估
§11.3最小二乘配置
第12章 动态测量平差
§12.1概述
§12.2序贯平差
§12.3动态测量的数学模型
§12.4离散线性系统的卡尔曼滤波
§12.5动态测量平差
参考文献

精彩书摘

　　观测（测量）是指用一定的仪器、工具、传感器或其他手段获取与地球空间分布有关信息的过程和实际结果，而误差主要来源于观测过程。通过实践，人们认识到，任何一种观测都不可避免地要产生误差。当对某量进行重复观测时，常常发现观测值之间往往存在一些差异。例如，对同一段距离重复丈量若干次，量得长度通常是互有差异的。另一种情况是如果已经知道某几个量之间应该满足某一理论关系，但对这几个量进行观测后，也会发现实际观测结果往往不能满足应有的理论关系。　　……

前言/序言

　　测量数据处理的对象是带有不可避免的观测误差，产生于19世纪初的最小二乘方法和测量平差，经过200多年的发展，形成了比较完整的科学体系，其内容包括五种平差模型，解决了大量的测量数据处理的问题。随着测绘科学与技术及其相关学科的高速发展和生产实践高精度的需求，所研究的观测误差特性已从偶然误差扩展到系统误差和粗差，数据处理对象已从局限于静态估计到随时间变化的动态估计，由此出现了新的误差理论和处理方法。　　现代测量数据处理理论是测绘科学与技术这个学科的重要内容和重要的数学基础，没有这个内容，测绘科学与技术只能称为一门技术，因此，测绘科学与技术人才都必须掌握此内容。本书以加强基础理论、注重基本方法和培养动手能力为出发点，在参考了各种平差基础教程和十几年来的教学体会和经验以及科研成果的基础上，经过多次修改完成了本书。　　本书主要研究误差理论的基本知识，包括偶然误差、系统误差和粗差处理的基本理论与方法及其应用。全书分为12章：第1章，绪论，主要阐述误差的分类，本学科的发展历程和发展方向；第2章测量误差基本理论，主要归纳精度指标、随机变量的数字特征、测量常用的概率分布和有关矩阵的基本知识，以及协方差传播率及其应用、权及权的确定、协因数传播律及其应用、权矩阵的概念和平差的函数模型和随机模型、参数估计的准则、最小二乘估计、极大似然估计、线性最小方差估计、极大验后估计、广义最小二乘估计，研究了必要观测数的确定；第3章最小二乘平差基本方法，主要系统地总结条件平差、附有参数条件平差、间接平差、附有限制条件的间接平差和附有限制条件的条件平差五种经典平差模型的原理及应用，并研究了附有限制条件的间接平差和附有限制条件的条件平差的不同解法；第4章最小二乘平差应用，主要研究五种经典平差在卫星定位技术的数据处理、坐标值平差和回归分析中的应用；第5章点和线的位置误差及精度，主要介绍点位误差、误差曲线、误差椭圆和相对误差椭圆及其应用，研究了线元、圆曲线、缓和曲线及拟合曲线的位置误差；第6章统计假设检验理论，主要总结统计假设检验理论的基本原理和步骤、四种基本的检验方法、统计假设检验在测量中的应用，研究统计假设检验在回归分析中的应用；第7章秩亏自由网平差，主要介绍秩亏自由网的基本原理、秩亏自由网的附加条件法和自由网平差结果的相互转换；第8章验后方差分量估计，主要介绍了赫尔默特方差分量估计基本原理和方法、方差-协方差分量估计和方差分量估计精度，研究模型误差对平差结果的影响；第9章系统误差处理，主要介绍附加系统参数平差的基本原理和显著性检验、有偏估计，研究了系统误差对参数估值的影响；第10章粗差的平差处理，主要研究残差理论、可靠性理论、数据探测法和稳健估计的基本原理及其应用；第11章最小二乘配置，主要阐述最小二乘滤波和推估及最小二乘配置的基本原理及其应用；第12章动态测量平差，主要介绍了序贯平差的基本原理，研究了动态测量平差的数学模型和卡尔曼滤波原理及其应用。　　本书的特色和试图努力的方向如下：　　（1）与实际结合。目前，很多误差理论与测量平差教材都过于数学化，没有考虑测绘专业的实际特点。例如，附有限制条件的条件平差大部分教材都把其作为平差的一种概括模型，这在数学上是可行的，而在测绘工程中很少有此情况。　　（2）重应用。本书重点研究目前需要解决的问题，如GPS平差、坐标值的平差、误差椭圆的应用、粗差处理、秩亏自由网等。　　（3）重基础理论。本书对测量平差所涉及的基本理论都加以介绍，如测量平差的概率分布、矩阵的一些基本知识。　　（4）简单性。本书保留了数据处理的经典理论，公式推导尽量简化处理。　　（5）着重研究平差模型。本书对平差模型进行了重点阐述，特别是平差随机模型的作用及平差随机模型误差的影响。　　（6）加强了处理系统误差和粗差的研究。本书对系统误差的处理及粗差的定位与处理等进行了讲述，并用实例进行分析。　　（7）对秩亏自由网平差原理与应用进行研究，并用实例进行分析。　　（8）最小二乘配置等基本理论与应用进行介绍，并用实例进行分析。　　（9）对动态测量平差基本理论与应用进行研究，并用实例进行分析。　　本书撰写时，参考了国内外有关误差理论与测量平差基础的著作，未及一一注明，请有关作者见谅，在写作过程中得到多方支持和帮助，在此一并感谢。　　笔者在书中阐述的某些观点，可能仅为一家之言，欢迎读者争鸣。书中疏漏与欠妥之处，恳请读者批判指正。

现代测量数据处理理论与应用：一本洞悉数据奥秘的实践指南 在当今信息爆炸的时代，数据的价值日益凸显。无论是科学研究、工程实践，还是经济决策，精确的测量和有效的数据处理都是不可或缺的关键环节。本书《现代测量数据处理理论与应用》旨在为读者提供一个全面而深入的视角，解析现代测量数据是如何被获取、处理、分析和应用的，从而帮助读者掌握驾驭海量数据的能力，解锁数据蕴含的深刻洞见。 本书并非一本枯燥的理论堆砌，而是理论与实践相结合的典范。它从测量数据的本质出发，层层深入，逐步揭示现代数据处理的复杂而迷人的世界。我们将从基础的概念入手，构建起坚实的理论基石，然后再将这些理论知识巧妙地融入到具体的应用场景中，展示数据处理在各个领域的强大生命力。 第一部分：测量数据的基石——理论与方法 在任何测量过程中，数据的质量直接决定了最终结果的可靠性。因此，理解测量数据的基本属性、误差来源及其量化方法至关重要。本书的第一部分将带您走进这一基础而核心的领域。 第一章 测量数据的基本概念与特性 我们将从“测量”这一行为的定义出发，探讨不同类型的测量，如直接测量、间接测量、单次测量、重复测量等。接着，深入分析测量数据的基本特性，包括其统计学意义、分布规律以及如何通过统计量来描述数据的集中趋势和离散程度。这里，我们将介绍均值、中位数、众数、方差、标准差等核心概念，并阐述它们在数据分析中的作用。此外，我们还会讨论数据的尺度和类型，例如定性数据和定量数据，以及它们在后续处理中的区别对待。 第二章 测量误差的来源与分类 没有完美的测量，误差总是如影随形。本章将系统地探讨测量误差的各种来源，包括系统误差（如仪器误差、方法误差、环境误差）和随机误差。我们将详细分析每种误差的成因，并提供识别和量化这些误差的有效方法。理解误差的本质，是进行精确数据处理的第一步。我们将探讨误差传播的规律，以及如何通过对误差的分析来评估测量结果的不确定度。 第三章 数据预处理与标准化 原始测量数据往往需要经过一系列的“净化”过程才能用于进一步分析。本章将聚焦于数据预处理的关键技术。我们将详细介绍数据清洗的方法，包括异常值检测与处理（如基于统计量、基于可视化、基于模型的方法）、缺失值填充（如均值填充、中位数填充、模型预测填充）等。此外，数据标准化与归一化也是数据预处理的重要环节，我们将探讨 Min-Max 标准化、Z-score 标准化等常用方法，并分析它们在不同算法中的适用性。 第四章 描述性统计分析：洞察数据概貌 在对数据进行深入分析之前，对其进行概貌性的描述是至关重要的。本章将重点介绍描述性统计分析的技术。除了前面提到的集中趋势和离散程度的度量，我们还将深入探讨数据的分布形态，如偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），并介绍如何通过直方图、箱线图、散点图等可视化工具来直观地展示数据特征。这些工具不仅能帮助我们快速了解数据的整体情况，还能为后续的推断性统计分析提供重要的线索。 第五章 推断性统计分析：从样本到总体的飞跃 当我们需要从有限的样本数据推断出更广泛的总体的规律时，推断性统计分析就发挥着关键作用。本章将介绍假设检验和参数估计的基本原理。我们将详细讲解 t 检验、卡方检验、F 检验等常用的统计检验方法，并阐述它们的应用场景和注意事项。同时，我们将介绍点估计和区间估计的概念，以及如何构建置信区间来量化总体参数的不确定性。 第六章 统计模型构建与拟合 统计模型是描述数据背后关系的重要工具。本章将引导读者了解如何根据数据的特性选择合适的统计模型。我们将介绍线性回归、逻辑回归等基础模型，并深入探讨多项式回归、岭回归、Lasso 回归等更复杂的模型。重点将放在模型的拟合过程，包括最小二乘法等优化算法，以及如何通过 R 方、均方误差（MSE）等指标来评估模型的拟合优度。 第二部分：现代测量数据处理的实践应用 理论的深度最终需要通过实践来体现。本书的第二部分将把前一部分建立的理论框架应用于实际的测量数据处理场景，展现其在各个领域的强大生命力。 第七章 时间序列数据分析与预测 许多测量数据都具有时间维度，例如气象数据、金融数据、传感器监测数据等。本章将专注于时间序列数据的处理与分析。我们将介绍时间序列数据的分解（趋势、季节性、残差）、平稳性检验、自相关与偏自相关分析。在此基础上，我们将深入探讨 ARIMA 模型、指数平滑法等经典的时间序列预测模型，并介绍 Prophet、LSTM 等更现代的深度学习预测方法。 第八章 空间数据分析与地理信息系统（GIS）应用 对于涉及地理位置的测量数据，空间数据的分析显得尤为重要。本章将探讨点、线、面等空间数据的表示方法，以及空间数据的空间相关性、空间异质性等概念。我们将介绍空间插值、空间自相关分析（如 Moran's I、Geary's C）等技术，并结合 GIS 平台，展示如何处理和分析地理空间数据，例如地质勘探数据、环境监测数据、城市规划数据等。 第九章 信号处理与滤波技术 在许多科学和工程领域，测量信号往往受到噪声的干扰，需要进行有效的滤波处理以提取有用信息。本章将介绍信号处理的基本概念，如傅里叶变换、小波变换等。我们将详细讲解不同类型的滤波器，如低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器，以及它们在时域和频域中的实现。例如，在生物医学信号处理（心电图、脑电图）或通信信号处理中，滤波技术都扮演着至关重要的角色。 第十章 机器学习在测量数据处理中的应用 随着人工智能技术的飞速发展，机器学习已成为现代数据处理不可或缺的工具。本章将介绍机器学习在测量数据处理中的广泛应用。我们将探讨分类算法（如支持向量机 SVM、决策树、随机森林）、回归算法（如梯度提升树 GBDT、XGBoost）以及聚类算法（如 K-Means）如何应用于测量数据的模式识别、异常检测、分类与预测。我们将通过具体的案例，展示如何利用机器学习模型来提升测量数据的分析效率和准确性。 第十一章 大数据处理与云计算平台 面对海量的测量数据，传统的处理方法往往力不从心。本章将探讨大数据处理技术。我们将介绍分布式存储（如 HDFS）和分布式计算框架（如 MapReduce、Spark），以及它们如何协同工作来处理PB级别的数据。此外，我们将讨论云计算平台（如 AWS、Azure、GCP）提供的强大计算和存储资源，以及如何利用这些平台来构建可扩展、高效的测量数据处理解决方案。 第十二章 测量数据可视化与报告 数据的价值最终需要通过清晰的沟通来体现。本章将强调数据可视化在测量数据处理中的重要性。我们将介绍各种可视化技术，如统计图表、地理信息图、交互式仪表盘等，以及如何选择最适合表达数据洞见的图表类型。最后，我们将探讨如何撰写一份专业、严谨的测量数据处理报告，将分析结果有效地传达给决策者或相关人员。 本书力求做到理论的严谨性、方法的实用性和应用的广泛性。我们相信，通过对本书内容的系统学习和深入理解，读者将能够掌握现代测量数据处理的精髓，提升数据分析能力，并在各自的研究和工作中取得更大的成就。无论您是初学者还是有一定基础的从业者，本书都将为您提供一条清晰的学习路径，助您在数据的海洋中乘风破浪。

评分☆☆☆☆☆

作为一名数据分析师，我每天的工作都离不开对海量测量数据的处理和解读。我尝试过市面上很多关于数据处理的书籍，但大多数要么过于理论化，要么过于偏重某一类算法，缺乏系统性和普适性。直到我读了《现代测量数据处理理论与应用》，我才觉得真正找到了“宝藏”。这本书的结构安排非常合理，从基础的统计概念，到各种高级的机器学习模型，再到具体的应用场景，都做了非常详尽的介绍。我非常欣赏书中关于“异常值检测”和“聚类分析”的章节，它不仅介绍了各种算法的原理，还深入探讨了不同算法的优缺点以及适用范围，这对于我选择最适合当前数据特点的分析方法至关重要。书中关于“降维技术”的介绍也让我受益匪浅，特别是对t-SNE和UMAP等可视化降维算法的阐述，让我能够更直观地理解高维数据的结构。更让我惊喜的是，这本书还触及了“因果推断”在测量数据分析中的应用，这对于我们从相关性中发现事物之间的因果关系，进行更深层次的分析，具有非常重要的意义。这本书提供的知识体系，让我能够更自信、更高效地处理各种复杂的测量数据，从而为业务决策提供更有价值的洞察。

评分☆☆☆☆☆

我是一名软件工程师，主要负责开发和维护一些涉及大量传感器数据的系统。我们经常会遇到数据不一致、延迟、或者传感器故障等问题，这给我们的系统稳定性带来了很大的挑战。《现代测量数据处理理论与应用》这本书，为我解决这些实际工程问题提供了非常有价值的指导。书中关于“传感器网络数据融合”的章节，详细介绍了多种融合策略，包括基于卡尔曼滤波、粒子滤波的动态融合方法，以及基于机器学习的自适应融合方法。这对于提升我们系统的整体精度和鲁棒性非常有帮助。我特别关注了书中关于“数据质量评估”和“不确定性传播”的讨论，这些概念在保证我们系统输出结果的可靠性方面起着关键作用。以前，我们总是想当然地认为传感器数据就是“准确”的，但这本书让我认识到，理解和量化数据的不确定性，是进行有效处理的前提。此外，书中还介绍了一些关于“实时数据流处理”的算法和架构，这对于我们处理海量的、连续不断的测量数据非常重要。这本书的技术深度和工程实践性，都让我印象深刻，它不仅提升了我的理论认知，也为我提供了许多可以直接应用于项目开发的解决方案，让我对未来处理复杂的传感器数据系统充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚入门数据科学领域的学生，我在寻找一本能够系统性地介绍测量数据处理理论的书籍时，偶然发现了这本《现代测量数据处理理论与应用》。坦白说，一开始我对“理论”这个词有些畏惧，担心会过于枯燥乏味，但事实证明我的担忧是多余的。作者的写作风格非常独特，他并没有直接抛出复杂的数学公式，而是从最基本的概念入手，层层递进。在讲解算法时，他经常会用一些非常形象的比喻来解释其背后的原理，比如将数据点的聚类过程比作“在茫茫人海中寻找相似的朋友”，将异常值检测比作“大海捞针”。这种生动的讲解方式，极大地降低了学习门槛，让我能够轻松地理解那些原本可能令人生畏的数学模型。书中对于数据预处理的环节也给予了足够的重视，从数据清洗、特征工程，到降维和可视化，都提供了非常实用的技巧和建议。我印象特别深刻的是关于“数据漂移”和“概念漂移”的讨论，这在现实世界的测量数据中是普遍存在的，而本书提供的解决方案，如在线学习算法和适应性模型，对于处理动态变化的数据非常有帮助。这本书更像是一位循循善诱的老师，引导我一步步地掌握测量数据处理的核心技术，为我后续深入学习打下了坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这本《现代测量数据处理理论与应用》真是让人眼前一亮！我作为一个长期在一线从事科研工作的工程师，平时接触的数据处理方法总是围绕着那些经典的统计模型和算法，偶尔也会涉及一些机器学习的皮毛。但这本书的出现，完全打开了我的新视野。它不仅仅停留在理论的堆砌，更重要的是，它深入浅出地讲解了许多现代测量数据所面临的复杂性，比如噪声的非高斯性、数据的多模态分布、以及传感器之间的协同与冲突等问题。书中对一些新兴的数据融合技术，特别是基于贝叶斯推断和信息论的框架，进行了详尽的阐述。我尤其喜欢其中关于“不确定性量化”和“可解释性AI”在测量数据处理中的应用章节，这对于我理解模型的不确定性来源，以及如何将复杂的模型结果转化为实际可操作的洞见，提供了全新的思路。以前，我们常常对模型的“黑箱”特性感到无奈，而这本书提供了一些打破这种局限性的方法，这对于提高测量结果的可靠性和决策的科学性至关重要。此外，书中还穿插了一些非常贴合实际应用场景的案例分析，从工业自动化到环境监测，再到生物医学成像，都展示了这些先进理论如何转化为实际的解决方案。这让我深受启发，也对未来如何更有效地利用测量数据充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

我是一名从事信号处理研究的学者，长期以来，我们主要依赖于傅里叶变换、小波变换等经典工具来分析和处理信号。然而，随着测量技术的发展，我们遇到的信号日益复杂，传统的分析方法在处理高维、非线性和带有噪声的数据时，显得力不从心。《现代测量数据处理理论与应用》这本书，简直是为我们这类研究人员量身定做的！书中对现代信号处理领域的一些前沿技术，如压缩感知、稀疏表示，以及深度学习在信号处理中的应用，进行了非常深入的探讨。特别是关于“非线性系统辨识”的章节，书中介绍的基于核方法的非线性系统建模技术，以及使用神经网络进行复杂系统建模的方法，都让我耳目一新。我一直想在研究中引入一些更强大的模型来处理非线性动态系统，这本书提供的理论框架和算法实现思路，让我看到了解决问题的可行性。此外，书中对“时频分析”的最新进展也有详细的介绍，这对于我们分析非平稳信号至关重要。让我惊喜的是，书中还讨论了一些关于“可信AI”在信号处理中的实践，这在强调安全性和可靠性的领域，如航空航天和自动驾驶，尤为重要。这本书为我们研究人员提供了一个更广阔的视角，也指明了未来研究的方向。