圆曲线拟合算法中的粗差探测与识别

发布时间：2018-08-02 18:57

【摘要】：针对传统的圆曲线拟合算法抵御粗差影响能力较差的现状,该文提出了一种圆曲线拟合数据的粗差探测方案。该方案基于Pratt代数拟合算法,首先构造衡量拟合数据优劣的质量指标,据此迭代剔除数据中的异常值,然后在既得圆心估值的基础上,重新评估已被标记的可疑观测值,识别出真正的粗差并将其剔除。实验结果表明,该方法能够准确识别出数据中的粗差,有效提高圆曲线拟合的精度。
[Abstract]:In view of the current situation that the traditional circle curve fitting algorithm has poor ability to resist the influence of gross error, a rough error detection scheme for circle curve fitting data is proposed in this paper. The scheme is based on Pratt algebraic fitting algorithm. Firstly, a quality index is constructed to measure the quality of the fitting data, then the outliers in the data are eliminated iteratively, and then the marked suspicious observation values are reevaluated on the basis of the established centroid estimation. Identify real gross errors and remove them. The experimental results show that the method can accurately identify the gross errors in the data and effectively improve the accuracy of circular curve fitting.
【作者单位】： 信息工程大学理学院;中国科学院测量与地球物理研究所;
【基金】：国家自然科学基金项目(41374041,40874007)
【分类号】：P207

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本文编号：2160409