利用静基座下惯性导航系统的误差方程，用matlab/simulink建立了惯导误差仿真模型

VH6501采样点测试误差及影响因素分析（官方文档）

提出了一种当接收端(或基站)在平面上随机分布时，考虑非视距（NLOS）传播误差条件下对移动台定位的有效算法。该方法基于到达时间定位技术，其主要思想是通过概率定位和几何定位联合检测具有 NLOS 误差的测量值(在各接收端处估计的信号时延)，然后估计这些测量值的 NLOS 误差的大小并更新这些测量值，最后重新估计移动台位置。文中给出了算法的步骤，推导了算法估计误差的方差。同时，本文推导了 NLOS 环境下定位估计误差的克拉美罗下限，并将所提算法的性能与克拉美罗下限做了比较和分析。仿真部分也给出了不同算法与本文算法的性能比较，从仿真结果可以看出，该算法估计精度高。

通过星敏感器和红外地敏观测星光角距是目前实现卫星天文自主导航最为工程可行的方法，但由于星上敏感器在测量过程中不可避免的会引入外部环境测量误差，导致观测量星光角距存在偏差，最终会造成卫星定轨结果不精确。为解决这一问题，结合实验数据分析，最终确定了敏感器存在的系统误差是造成卫星天文导航定轨精度较低的最大误差源，并利用最小二乘方法对敏感器系统误差进行标定，将标定之后的观测量通过卡尔曼滤波算法进行噪声消除，使观测量更加准确。最后，利用星上实际下传数据对此方法进行验证，取得了良好的效果。

带式输送机托辊的径向跳动直接关系到带式输送机的稳定运行和使用寿命,设计了基于LabVIEW的带式输送机托辊圆度误差的测试系统。系统分别从传感器选型、硬件组成、数据通信等方面进行了介绍,充分利用了LabVIEW的优势,实现了对信号采集、误差分离和数据显示。该测试系统消除了外界的干扰,得到了比较精确的结果,可为带式输送机托辊的圆度误差分析提供了一定参考。

基于斜齿轮齿向误差定义,给出一种齿向误差测量与评定方法。利用三坐标测量机获得齿轮分度圆柱面上点的坐标,在Matlab中用3次样条函数拟合出实际齿向线,得到线性拟合直线,并通过绘制拟合残差图,获得斜齿轮齿向线的位置误差和形状误差。通过测量实验,验证了该方法的可行性。具有数据采集效率高、评定方法简便、测量结果精确等特点。

matlab均方误差的代码 PML 近似轮廓最大似然估计。 该软件包在中实现了算法。 注意：当前版本的代码为Python中单一分布的功能（如熵和支持集大小）实现了近似PML。 多维PML的代码（用于多种分布的功能，如L1距离）将在2020年7月底发布，Julia和Matlab的实现也将在此之前发布。 剖析最大似然概览 假设我们有n具有经验分布（直方图）的样本p̂=(̂p[1], ̂p[2], ...) 。 重新标记σ̂p = (p̂[σ[1]], p̂[σ[2]], ...)根据置换σ置换p̂的分量。 轮廓最大似然（PML）分布pᴾᴹᴸ使观察到经验分布p̂任何重新标记的可能性最大化。 计算PML分布等效于解决以下优化问题： 其中和在分布p的支持集的所有置换σ上，

用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf用Matlab进行最小二乘法线性拟合求传感器非线性误差灵敏度.pdf

本文讨论了带有ARCH（p）误差的部分函数线性模型中参数的估计。 结合功能原理，提出了一种混合估计方法。 获得均值模型中线性参数和ARCH误差模型中参数的估计量的渐近正态性，并建立了斜率函数估计的收敛速度。 此外，进行了一些仿真和实际数据分析，以说明问题，并且表明该方法在有限样本下性能良好。

基于动态Allan 方差的光纤陀螺随机误差分析及算法改进