Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Msplit estimation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Shift-Msplit estimation
    Estymacja Shift-Msplit
    Autorzy:
    Duchnowski, R.
    Wiśniewski, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/145434.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    metoda estymacji
    modele obserwacji
    sieć geodezyjna
    estymatory
    geodetic adjustment
    Shift-Msplit estimation
    Opis:
    The method that is proposed in the present paper is a special case of squared Msplit estimation. It concerns a direct estimation of the shift between the parameters of the functional models of geodetic observations. The shift in question may result from, for example, deformation of a geodetic network or other non-random disturbances that may influence coordinates of the network points. The paper also presents the example where such shift is identified with a phase displacement of a wave. The shift is estimated on the basis of wave observations and without any knowledge where such displacement took place. The estimates of the shift that are proposed in the paper are named Shift-Msplit estimators.
    Przedstawiona w pracy metoda jest szczególnym przypadkiem kwadratowej Msplit estymacji. Dotyczy ona bezpośredniej estymacji przesunięcia miedzy wartości parametrów występujących w funkcjonalnych modelach obserwacji. Takie przesuniecie (shift) może na przykład wynikać z deformacji sieci geodezyjnej lub innych nielosowych zakłóceń obciążających jej współrzędne. W pracy przedstawiono także przykład, w którym shift jest utożsamiany z przesunięciem fazowym fali. Przesuniecie to jest estymowane na podstawie pomiarów wartości fali, realizowanych bez informacji o punktach, w których takie przesuniecie występuje. Zaproponowane estymatory nazwano ogólnie Shift-Msplit estymatorami.
    Źródło:
    Geodesy and Cartography; 2011, 60, 2; 79-97
    2080-6736
    2300-2581
    Pojawia się w:
    Geodesy and Cartography
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Absolute Msplit estimation as an alternative for robust M-estimation
    Autorzy:
    Duchnowski, Robert
    Wyszkowska, Patrycja
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/43852823.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    skanowanie laserowe
    estymacja
    geodezja
    laser scanning
    robust estimation
    M-estimation
    absolute Msplit estimation
    Opis:
    The problem of outlying observations is very well-known in the surveying data processing. Outliers might have several sources, different magnitudes, and shares within the whole observation set. It means that it is not possible to propose one universal method to deal with such observations. There are two general approaches in such a context: data cleaning or robust estimation. For example, the robust M-estimation has found many practical applications. However, there are other options, such as R-estimation or the absolute M split estimation. The latter method was created to be less sensitive to outliers than the squared M split estimation (the basic variant of Msplit estimation). From the theoretical point of view, the absolute M split estimation cannot be classified as a robust method; however, it was proved that it could be used in such a context under certain conditions. The paper presents the primary comparison between that method and a conventional robust M-estimation. The results show that the absolute M split estimation predominates over the classical methods, especially when the percentage of outliers is high. Thus, that method might be used to process LiDAR data, including mismeasured points. Processing synthetic data from terrestrial laser scanning or airborne laser scanning confirms that the absolute M split / estimation can deal with outliers sufficiently.
    Źródło:
    Advances in Geodesy and Geoinformation; 2022, 71, 1; art. no. e17, 2022
    2720-7242
    Pojawia się w:
    Advances in Geodesy and Geoinformation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Two variants of M split estimation – similarities and differences
    Autorzy:
    Wyszkowska, Patrycja
    Duchnowski, Robert
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/43852815.pdf
    Data publikacji:
    2022
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    geodezja
    metoda szacowania
    deformacja terenu
    accuracy
    influence function
    absolute Msplit estimation
    squared Msplit estimation
    Opis:
    M split estimation is a novel method developed to process observation sets that include two (or more) observation aggregations. The main objective of the method is to estimate the location parameters of each aggregation without any preliminary assumption concerning the division of the observation set into respective subsets. Up to now, two different variants of M split estimation have been derived. The first and basic variant is the squared M split estimation, which can be derived from the assumption about the normal distribution of observations. The second variant is the absolute M split estimation, which generally refers to the least absolute deviation method. The main objective of the paper is to compare both variants of M split estimation by showing similarities and differences between the methods. The main dissimilarity stems from the different influence functions, making the absolute M split estimation less sensitive to gross errors of moderate magnitude. The empirical analyses presented confirm that conclusion and show that the accuracy of the methods is similar, in general. The absolute M split estimation is more accurate than the squared M split estimation for less accurate observations. In contrast, the squared M split estimation is more accurate when the number of observations in aggregations differs much. Concerning all advantages and disadvantages of M split estimation variants, we recommend using the absolute M split estimation in most geodetic applications.
    Źródło:
    Advances in Geodesy and Geoinformation; 2022, 71, 1; art. no. e22, 2022
    2720-7242
    Pojawia się w:
    Advances in Geodesy and Geoinformation
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of square Msplit estimation in determination of vessel position in coastal shipping
    Autorzy:
    Zienkiewicz, M. H.
    Czaplewski, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/260266.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    robust estimation
    maritime navigation
    Msplit estimation
    positioning
    Opis:
    The main aim of this paper is to assess the possibility of using non-conventional geodetic estimation methods in maritime navigation. The research subject of this paper concerns robust determination of vessel’s position using a method of parameters estimation in the split functional model (Msplit estimation). The studies performed will help in finding out if and in which situations the application of Msplit estimation as the method for determining vessel’s position is beneficial from the perspective of navigation safety. The results obtained were compared with the results of traditional estimation methods, i.e. least squares method and robust M-estimation.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2017, 2; 3-12
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies