EllipseFit4HC:估计椭圆参数及其不确定性-matlab开发

EllipseFit4HC 是一种基于原始非线性模型的一阶泰勒展开（线性化）的椭圆拟合算法。 EllipseFit4HC 建议用于估计相位和/或位移的不确定性评估，基于正交零差干涉仪测量（应用海德曼校正）。 海德曼校正用于评估零差干涉仪应用中的相位，以校正干涉仪的非线性。 这里我们假设 x 和 y 的测量误差是独立的（可选地相关，具有已知的相关系数 rho），具有零均值和共同方差 sigma^2。 假设测量误差的标准偏差 sigma 很小，因此测量值相对接近真实但不可观察的椭圆曲线，典型的干涉测量就是这种情况。 此外，由于算法的数值稳定性，考虑归一化测量值 (x,y) 是合理的，即拟合椭圆的主半轴长度接近 1。 在这里，我们考虑椭圆 (B,C,D,F,G) 的以下代数参数化，因为它通常用于干涉测量领域，参见 Wu、Su 和 Peng (1996)： x^2 + B*y^2 +