最小二乘法

            1、前言:

                   a、本文中主要讲解线性最小二乘的标准形式及求解方法。

                   b、在同类问题的求解方法中,RANSAC算法是另一种求解思路,它们各有优点与缺点。

                    --当测量数据 x 属于高斯分布(期望为x的真值,或者说期望为0误差符合高斯分布)时,此时应选择最小二乘法求解。

                       因为误差服从高斯分布的情况下, 最小二乘法等价于极大似然估计。

                    --当测量数据 x 中outliers比较多时,此时应选择RANSAC算法求解。

                   c、线性最小二乘分为非齐次线性最小二乘和齐次线性最小二乘。

                   d、最小二乘算法与Direct Linear Transformation(DLT)算法的原理相同。

            2、齐次线性最小二乘模型的标准形式

                   a、线性最小二乘的标准形式:

                            Y = AX      (1)   其中A、Y为已知量,X为待求量。

                   b、举例

                       对于,其中为已知量,为待求量,那么理论上只需要三组数据即可求解。

                       但是,对于一次实验,我们可以得到很多组数据(多余3组):

时间: 2024-11-05 12:09:43

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