基于測(cè)量信息論的誤差處理研究.pdf

1、測(cè)量信息論是由前蘇聯(lián)科學(xué)家在上世紀(jì)中葉提出來(lái)的,由于多種原因發(fā)展緩慢,近年來(lái)國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者紛紛關(guān)注測(cè)量信息論的研究課題,并取得了很多成果。本文是測(cè)量信息論研究的一個(gè)方面,以研究測(cè)量數(shù)據(jù)的誤差處理為主要內(nèi)容,研究了小樣本測(cè)量數(shù)據(jù)和大樣本測(cè)量數(shù)據(jù)的基于測(cè)量信息論的誤差處理方法,并給出了應(yīng)用案例。
　　基于測(cè)量信息論的小樣本誤差處理研究,將順序統(tǒng)計(jì)量、秩、平均秩以及信息熵的概念引入到誤差處理理論中,通過(guò)順序統(tǒng)計(jì)量和秩的分布來(lái)確定小樣本數(shù)

2、據(jù)的概率分布情況,進(jìn)而取得樣本數(shù)據(jù)的信息熵,并利用信息熵和展伸不確定度的函數(shù)關(guān)系建立的數(shù)學(xué)模型來(lái)獲得展伸不確定度,進(jìn)而判別粗大誤差、處理隨機(jī)誤差和表示測(cè)量結(jié)果。
　　基于測(cè)量信息論的大樣本誤差處理研究,主要根據(jù)最大熵原理與非線性優(yōu)化理論,獲取測(cè)量數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù),再利用概率密度函數(shù)求得信息熵,文中給出了兩種處理大樣本測(cè)量數(shù)據(jù)誤差的方式:其一,類似小樣本誤差處理的方式根據(jù)信息熵與展伸不確定度之間的關(guān)系來(lái)處理粗大誤差和隨機(jī)誤差并表示