抗差最小二乘等matlab源代码 Robust

资 源 简 介

抗差最小二乘等matlab源代码 Robust

详 情 说 明

抗差最小二乘与Kalman滤波是处理含异常值数据的经典鲁棒估计方法。传统最小二乘对异常值敏感，而抗差版本通过引入权重函数削弱异常点影响。

核心思路分为三阶段： 初始估计阶段采用普通最小二乘计算残差 根据Huber或Tukey等鲁棒函数计算权重矩阵 迭代重加权直至参数收敛

抗差Kalman滤波则在状态预测和更新步骤加入等价权函数，其实现要点包括： 新息向量的标准化处理 基于马氏距离的异常检测机制 自适应调整观测噪声协方差矩阵

MATLAB实现时需注意： 权重函数的阈值选择影响抗差效果 矩阵病态问题需结合正则化处理 对于时序数据建议采用滑动窗口策略

这类方法特别适合卫星导航、传感器融合等存在粗差干扰的场景。相比传统算法，计算量增加约30-50%但能显著提升系统可靠性。