基于丹麦法的MATLAB高程异常值抗差估计与可视化工具

资 源 简 介

该MATLAB项目实现了丹麦法抗差估计算法，能够有效处理含粗差的高程异常观测数据。系统自动识别并削弱粗差影响，提供处理前后的对比分析和可视化结果，保障高程模型的可靠性。

详 情 说 明

基于丹麦法的高程异常值抗差估计与可视化系统

项目介绍

本项目实现了一套基于丹麦法（Danish Method）的高程异常观测数据抗差估计与可视化系统。系统能够有效处理含有粗差的观测数据，通过抗差估计算法自动识别并削弱粗差对高程异常模型的影响，提供处理前后的对比分析和丰富的可视化展示功能，为大地测量和高程异常分析提供可靠的数据处理工具。

功能特性

• 丹麦法抗差估计：实现基于等价权函数的迭代加权最小二乘算法
• 粗差自动识别：自适应权函数调整，有效探测并处理粗差观测值
• 对比分析：提供抗差估计前后高程异常值和残差的详细对比
• 可视化展示：生成高程异常分布图、残差分布图和抗差估计效果对比图
• 数据导出：支持处理结果和可视化图形的导出功能

使用方法

数据输入

1. 观测点坐标数据：N×2矩阵格式，包含平面坐标x和y
2. 高程异常观测值：N×1向量格式，对应各观测点的高程异常值
3. 参数设置（可选）：

- 粗差阈值参数（默认采用3倍中误差） - 迭代收敛条件（最大迭代次数和精度阈值）

运行系统

通过主程序启动系统，按照界面提示输入数据或选择数据文件，设置相应参数后执行抗差估计。

结果输出

系统将生成：

• 抗差估计后的高程异常值（N×1向量）
• 粗差标识结果（标记被判定为粗差的观测点）
• 估计精度指标（单位权中误差、抗差估计中误差）
• 多维度可视化图形
• 详细处理报告

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：4GB及以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括数据输入与验证、丹麦法抗差估计算法的完整实现、粗差探测与权值调整机制、结果统计分析计算以及多种可视化图形的生成与展示。该文件作为系统的总控入口，协调各功能模块的协同工作，确保从数据预处理到最终结果输出的完整流程执行。