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EllipseFit4HC:估计椭圆参数及其不确定性-matlab开发
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2021-06-01
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EllipseFit4HC 是一种基于原始非线性模型的一阶泰勒展开(线性化)的椭圆拟合算法。 EllipseFit4HC 建议用于估计相位和/或位移的不确定性评估,基于正交零差干涉仪测量(应用海德曼校正)。 海德曼校正用于评估零差干涉仪应用中的相位,以校正干涉仪的非线性。 这里我们假设 x 和 y 的测量误差是独立的(可选地相关,具有已知的相关系数 rho),具有零均值和共同方差 sigma^2。 假设测量误差的标准偏差 sigma 很小,因此测量值相对接近真实但不可观察的椭圆曲线,典型的干涉测量就是这种情况。 此外,由于算法的数值稳定性,考虑归一化测量值 (x,y) 是合理的,即拟合椭圆的主半轴长度接近 1。 在这里,我们考虑椭圆 (B,C,D,F,G) 的以下代数参数化,因为它通常用于干涉测量领域,参见 Wu、Su 和 Peng (1996): x^2 + B*y^2 +
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