输入输出存在的问题:不便于研究与系统内部情况有关的各种问题 (如可观测性、可控制性) 可观测性:在输出端观测到所有的固有响应分量。否则,称为 不可观测的

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受。50年代以来,随着计算机的普及和各种统计软件的出现,因 子分析在社会学、经济学、医学、地质学、气象学和市场营销等越来越多的领域 得到了应用

假设在同一观测时段,只有两台接收机在一条基线上进行了 同步观测工作。从这一条件出发,根据间接平差原理,讨论载 波相位观测量不同线性组合的平差模型。这些模型易于推广到 多台接收机观测情况

因子分析( Factor Analysis)是多元统讣分析技术的一个分支,其主要目的 是浓缩数据。它通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本 结构,并用少数几个假想变量来表示基本的数据结构。这些假想变量能够反映原 来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关 系,我们把这些假想变量称之为基础变量,即因子( Factors)。因子分析就是研 究如何以最少的信息丢失把众多的观测变量浓缩为少数几个因子 因子分析是由心理学家发展起来的,最初心理学家借助因子分析模型来解释 人类的行为和能力,1904年查尔斯·斯皮尔曼( Charles spearman)在美国心理学 杂志上发表了第一篇有关因子分析的文章,在以后的三四十年里,因子分析的理 论和数学基础逐步得到了发展和完善,它作为一个一般的统计分析工具逐渐被人 们所认识和接受

4.5 状态重构问题与 Luenberger 状态观测器 4.6 利用 MATLAB 设计状态观测器 4.7 伺服系统设计 4.8 利用 MATLAB 设计控制系统举例

9.7.1已知数据表和控制网略图的编制 9.7.2观测成果化至标石中心的计算 9.7.3将观测成果归化至椭球面上的计算 9.7.4将椭球面上观测成果化到高斯平面上计算 9.7.5资用坐标计算

9.2观测成果化至标石中心的计算 9.2.1三角形近似边长及球面角超的计算 9.2.2观测值化至标石中心的计算

3.13分组方向观测法 方向多于6个,组与组之间应有两个公共方向,最好一个是零方向

3.12.1观测方法 3.12.2测站限差

§5.1GPS定位的方法与观测量 1定位方法分类 按参考点的不同位置划分为: (1)绝对定位(单点定位):在地球协议坐标系中,确定观测站相对地球质心的位置