大物实验的误差理论和数据处理解析

介绍了关于FANUC-OTDII系统螺距误差补偿在数控车床上的应用的详细说明，提供FANUC的技术资料的下载。

网上有很多介绍MEMS IMU传感器噪声模型的文章，但是这一篇是我见过最完整的噪声模型了。详细讲解了MEMS误差的来源，如果有深入研究MEMS传感器，这篇文章非常有用。

在SFM（structure from motion）的计算中BA（Bundle Adjustment）作为最后一步优化具有很重要的作用，在近几年兴起的基于图的SLAM（simultaneous localization and mapping）算法里面使用了图优化替代了原来的滤波器，这里所谓的图优化其实也是指BA。其实很多经典的文献对于BA都有深深浅浅的介绍，如果想对BA的全过程做一个全面的更深层次的了解，推荐阅读 Bundle Adjustment —A Modern Synthesis. 目录 一. 历史由来 二. Bundle Adjustment到底是什么？ 平差也就正好表述了为什么

今天小编就为大家分享一篇python 计算平均平方误差的实例 (MSE)，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

本文针对状态估计，检查了通讯功率传输时线性动态系统状态的降维问题。为了满足并行传输数据的维数限制和通讯功率约束，采用降低状态维数的方法，通过传输信号的新息，提高传输效率，利用有限的通信资源，使接收端的状态估计达到最佳。此处采用差分脉冲编码调制系统（DPCM），基于最小误差熵估计算法和Kalman估计算法，得到了最优的状态降级维矩阵的设计方法，和对随机系统的可估计性以及对相应确定性系统的能观性进行了分析。分析和仿真结果表明，这种设计方法在传输信号满足通讯功率限制的条件下可以使接收端的状态估计性能达到最佳。

一种新的反向减少误差组合修剪算法

在此代码中，我们考虑了MIMO OFDM系统的最小平方误差信道估计。 用户可以访问MIMO OFDM系统的设计参数和信道状态信息。 L抽头瑞利衰落信道被视为在任何一对发射天线和接收天线之间。 将仿真结果得到的LSE信道的均方误差与理论值进行比较。 (In this code we consider the least square error channel estimation for a MIMO OFDM system. The user have access to the design parameters of the MIMO OFDM system and the channel state information. The L-tap Rayleigh fading channel is considered between any pair of the transmit and receive antenna. The mean squared error of the LSE channel obtained by the simulation result is compared with theory. ) source paper: "Optimal Training Design for MIMO OFDM Systems in Mobile Wireless Channels"

介绍了半参数模型估计原理,探讨了半参数模型在测量系统误差分离方面相对于传统最小二乘估计的比较优势,并通过MATLAB模拟试验,验证了在含有系统误差的测量平差中,半参数估计结果明显优于传统最小二乘估计结果。

参考例2-2-6的解题过程，用C语言或MATLAB设计测量数据误差处理的通用程序，要求如下： （1）提供测试数据输入、粗大误差判别准则选择等的人机界面； （2）编写程序使用说明； （3）通过实例来验证程序的正确性。