还剩3页未读,继续阅读
文本内容:
《实用测量数据处理方法》教学大纲
一、课程基本信息实用测量数据处理方法课程名称Practical MeasurementData ProcessingMethod课程编码OSI123621020开课院部海洋与空间信息学院课程团队测绘组学分
2.0课内学时32讲授32实验0上机0实践0课外学时0适用专业测绘工程授课语言中文先修课程高等数学(2-1)、高等数学(2-2)、线性代数、概率论与数理统计、误差理论与测量平差《实用测量数据处理方法》是测绘工程专业的一门专业选修课,在专业教学中培养学生用非测量平差方法进行测绘学及相关学科的数据处理方法和实际数据处理能力主要教学内容包括参数估计及统计检验、插值计算、回归与拟合分析,时间序列分析、傅里叶分析和小波分析等本课程要求学生具备《高等数学》、《线性代数》、《概率论与数理统计》、《误差理论与测量平差》等预备知识本课程的任务是了解数据处理方法数学模型,掌握回归分析、插值与拟合和稳健估计方法,同时培养学生数据处理能力,并能解决实际问题,为今后的学习、科研和生产打下坚实的专业理论基础课程简介Practical measurementdata processingmethod isa professionalelective coursefor surveying and mappingengineering majorand cultivatesstudents data(限选)processing methodsand practicaldata processingcapabilities insurveyingandmapping andrelated disciplinesusing non-measurement adjustmentmethods inprofessional teaching.Main teachingcontents include:parameter estimationand statisticalinspection,interpolation calculation,regression andfitting analysis,time seriesanalysis,Fourier analysisand waveletanalysis,etc.The courserequires studentsto prepareknowledge suchas advancedmathematics,linear algebra,probability theoryand mathematicalstatistics,error theoryand surveyingadjustment.The taskof thiscourse isto understandthe mathematicalmodel ofdata processingmethods,master regressionanalysis,interpolation andfitting,and robustestimation methods.At thesame time,cultivate studentsdata processingcapabilities andsolve practicalproblems,laying asolid professionalfor futurelearning,research andproduction theoreticalbasis.负责人大纲执笔人审核人
二、课程目标毕业要求指标点序号代号课程目标OBE任务自选1Ml目标1掌握参数估计及统计检验、插值计算、回归与拟合分析等数据处理方法,具备处理复杂测绘是
1.
21.2工程问题数据的能力目标2掌握时间序列分析、傅立叶分析、小波分析的基本理论和基本方法,能够正确分析复杂测绘工程2M2是
2.
22.2数据处理问题
三、课程内容支撑课程课内课外序号章节号标题课程内容/重难点教学方式课外环节目标学时学时参数估计及统计检1第1章本章重点难点最小二乘估计理论、整体最小二乘估计原理/////验
21.1概述参数估计的数学模型Ml1讲授1自习参数估计准则,参数的定值估计和区间估计,参数估值的统计性质
31.2参数估计原理Ml1讲授1自习
41.3最小二乘估计理论最小二乘原理,间接平差的协因数阵Ml1讲授1自习整体最小二乘估计
51.4整体最小二乘估计原理的产生及估计原理Ml1讲授1自习原理统计检验的概念,统计检验常用方法,平差模型的统计检验,平差
61.5统计检验Ml2讲授2作业参数的统计检验7第2章插值计算本章重点难点拉格朗日插值、牛顿插值、样条函数插值/////
82.1概述插值逼近的背景Ml1讲授1自习代数插值问题,基本插值多项式,拉格朗日插值多项式,线性插值
92.2拉格朗日插值Ml1讲授1自习与二次插值
102.3牛顿插值差商,牛顿插值多项式,差分,等距节点的牛顿插值多项式Ml2讲授2自习
112.4插值多项式的余项插值余项的表达式,关于插值余项的进一步分析Ml1讲授1自习
122.5埃尔米特插值埃尔米特插值算法及特点Ml1讲授1自习三次样条插值函数的概念,三次样条插值函数的求法,三次样条插
132.6样条函数插值Ml1讲授1作业值函数的性质二元插值函数的求解思想,矩形区域上的代数插值,矩形区域上的
142.7二元函数插值Ml1讲授1作业Coons曲面插值,矩形区域上的样条函数插值,三角形区域上的代数插值,Delaunay三角构网及其插值15第3章回归与拟合分析本章重点难点线性回归分析、非线性回归分析/////
163.1概述回归方程的概念Ml1讲授1自习
173.2线性回归分析线性回归模型及其参数估计,一元线性回归,Ml1讲授1自习最优回归方程的选
183.3建立最优回归方程的方法,逐步回归分析方法Ml1讲授1自习择
193.4非线性回归分析非线性函数形式的确定与线性转换,多面函数拟合法Ml1讲授1自习基于正交函数系的正交函数的构造,常用的正交函数,基于正交函数的最小二乘拟合
203.5Ml2讲授2作业拟合方法本章重点难点线性模型的自相关函数和偏相关函数;模型参数的21第4章时间序列分析/////最小二乘估计随机过程与时间序随机过程与时间序列的定义,随机过程的数字特征,平稳随机过程
224.1M
20.6讲授
0.6自习列的概念和平稳时间序列时间序列的随机线
234.2AR模型,MA模型,ARMA模型M
20.7讲授
0.7自习性模型线性模型的自相关
244.3MAq的自相关函数,ARMAp,q和ARp的自相关函数M
20.7讲授
0.7自习函数和偏相关函数
254.4模型的初步认识模型的初步认识的方法M21讲授1自习模型参数的最小二最小二乘估计的解法,AR模型参数的最小二乘估计,ARMA模型和
264.5M21讲授1自习乘估计MA模型参数的最小二乘估计
274.6模型的检验和改进模型的检验和改进的方法M21讲授1作业
284.7时间序列的预报时间序列的预报方法M21讲授1作业傅里叶分析与小波29第5章本章重点难点离散傅里叶变换;离散小波变换/////分析
35.1概述傅里叶分析与小波分析的概念M21讲授1自习傅里叶变换及其性傅里叶级数,傅里叶变换,傅里叶变换的性质,二维傅里叶变换
315.2M21讲授1自习质
325.3离散傅里叶变换离散傅里叶变换,快速傅里叶变换M21讲授1自习
335.4小波与小波变换小波的基本概念,连续小波变换,连续小波变换的性质M21讲授1自习
345.5离散小波变换离散小波变换算法M21讲授1作业多分辨分析与多分辨率分析,小波滤波器和尺度滤波器,Mallal算法,离散信号
355.6M21讲授1作业Mallat算法的小波分解与重构
四、考核方式序号考核环节操作细节总评占比
1.布置5次平时作业,包括课后作业、章节测试1平时作业
2.成绩采用百分制,根据作业完成准确性、是否独立完成评分50%
3.考核学生对实用测量数据处理方法相关基本知识的掌握情况
1.闭卷考试,时间为2小时
2.成绩采用白分制,根据答题的准确性和完整性评分2期末考试
3.考核学生对本课程基本知识的掌握,以及综合运用所学知识分析问题和解决问题的能力;题型主要有名词解释、简答题、50%公式推导题、计算题
五、评分细则序号课程目标考核环节大致占比评分等级A-独立思考、按时完成;作业规范、思路清晰、步骤完整;答案准确B-独立思考、按时完成;作业比较规范、步骤比较完整;答案准确C-独立思考、按时完成;作业比较规范、步骤比较完整;答案基本准确D-作业未能按时完成;1Ml平时作业50%作业不规范2Ml期末考试50%(见试卷评分标准)A-独立思考、按时完成;作业规范、思路清晰、步骤完整;答案准确B-独立思考、按时完成;作业比较规范、步骤比较完整;答案准确C-独立思考、按时完成;作业比较规范、步骤比较完整;答案基本准确D-作业未能按时完成;3M2平时作业50%作业不规范4M2期末考试50%(见试卷评分标准)评分等级说明[A,B,C,D]=[90-l00,75-89,60-74,0-59];
六、教材与参考费料序号教学参考资料明细1图书1《实用测量数据处理方法》(第2版),沈云中、陶本藻,测绘出版社,
2012.(*主教材)2图书1《实用测量数据处理方法》,刘大杰、陶本藻,测绘出版社,
2000.。