【摘 要】
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在空间直线拟合中传统的最小二乘一般并没有考虑系数矩阵的误差,而整体最小二乘认为其都存在误差,但是实际上系数矩阵中只有一部分有误差。所以就需要引进一种新的算法来充分
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在空间直线拟合中传统的最小二乘一般并没有考虑系数矩阵的误差,而整体最小二乘认为其都存在误差,但是实际上系数矩阵中只有一部分有误差。所以就需要引进一种新的算法来充分考虑所有的情况。本文对空间直线方程进行变换,将6参数转换为4参数,使其变成大家熟悉的误差方程,先后用模拟数据以及实测数据用最小二乘、整体最小二乘和混合最小二乘的方法进行处理,计算出累计距离和直线度,得到混合最小二乘比整体最小二乘和最小二乘的解好的结论。所以在空间直线拟合中混合最小二乘方法比整体最小二乘方法考虑的更加全面,得到的解更加可靠。
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