Téma ismertetése

  • Általános

  • Bevezetés. Legjellemzőbb érték és mérési bizonytalanság meghatározása

  • Statisztikai próbák, eloszlásvizsgálat

  • Cramér-Rao határ, statiszikai hatásfok, Bayes-statisztika

  • Extrém érték eloszlások, Monte Carlo eljárások, mérési bizonytalanság a GUM alapján

  • GNSS mérések feldolgozása. Egész értékű LKN módszerek. Csoportos és szekvenciális kiegyenlítés

  • GNSS mérések feldolgozása Bernese programmal

  • Fotogrammetriai kiegyenlítések. SVD, data snooping, konjugált gradiens módszer

  • Kálmán szűrés lineáris esetben

  • Kálmán szűrés nem lineáris esetben. Példák

  • Zárthelyi dolgozat

    • 1. Házi feldat: Kálmán szűrés

    • Sztochasztikus folyamatok, idősorok, PSD becslés

    • Maximum likelihood és M-becslések

    • Mérési bizonytalanság számítása

    • 2. házi feladat: PSD becslés

    • A becslések robusztussága és rezisztenciája

    • RANSAC becslések egy és több modell esetén

    • RANSAC becslések számítógépes eljárásai

    • Függvények meghatározása