间接平差的代码

以下是一个简单的间接平差的 Python 代码示例：

import numpy as np

# 观测值（测量值）
obs = np.array([10, 20, 30, 40, 50])

# 系数矩阵
A = np.array([[1, -1, 0, 0, 0],
              [0, 1, -1, 0, 0],
              [0, 0, 1, -1, 0],
              [0, 0, 0, 1, -1]])

# 权矩阵
P = np.eye(5)

# 未知数的个数
n = 5

# 计算系数矩阵的转置
AT = np.transpose(A)

# 计算系数矩阵的加权矩阵
ATA = np.dot(AT, np.dot(P, A))

# 计算系数矩阵的加权向量
ATl = np.dot(AT, np.dot(P, obs))

# 解正规方程
x = np.linalg.solve(ATA, ATl)

# 打印计算结果
print(x)

这个代码演示了一个简单的示例，其中有 5 个未知数和 5 个观测值。系数矩阵 A 是一个 $4\times5$ 的矩阵，它的每一行代表一个观测方程，每一列代表一个未知数。P 是一个 $5\times5$ 的单位矩阵，它代表所有观测值的权矩阵都相等。在这个示例中，我们解出了一个线性方程组来计算未知数的值，并打印出了结果。

相关问题

间接平差matlab代码

间接平差是一种常见的测量数据处理方法，可以利用已知点和未知点的观测值，计算未知点的坐标和已知点的精度。在Matlab中，可以通过以下步骤实现间接平差：

1. 读取已知点的坐标和未知点的观测值。

2. 计算各个点之间的距离和方向角。

3. 根据观测值，设置方程组，使用最小二乘法求解未知点的坐标。

4. 计算各个点的精度参数。

以下是一个简单的间接平差的Matlab代码示例：

% 读取数据
load('indirect_adjustment.mat');

% 常数定义
k = 1000;  % 精度倍数

% 计算各个点之间的距离和方向角
n = size(X, 1);  % 点数
D = zeros(n, n);  % 距离矩阵
A = zeros(n, n);  % 方向角矩阵
for i = 1:n-1
    for j = i+1:n
        dx = X(i, 1) - X(j, 1);
        dy = X(i, 2) - X(j, 2);
        dz = X(i, 3) - X(j, 3);
        D(i, j) = sqrt(dx^2 + dy^2 + dz^2);
        A(i, j) = atan2(dy, dx);
    end
end
D = D + D';  % 距离矩阵对称
A = A + A';  % 方向角矩阵对称

% 设置方程组
B = zeros(n-1, 2);  % 观测值向量
P = zeros(n-1);  % 观测值精度矩阵
for i = 1:n-1
    B(i, 1) = D(i, i+1);
    B(i, 2) = A(i, i+1);
    P(i, i) = k;
end

% 最小二乘法求解未知点坐标
A = [-diff(X(:, 1)), -diff(X(:, 2)), -diff(X(:, 3))];
Q = inv(A'*P*A)*A'*P*B;
X(n, :) = [X(1, 1) + sum(Q(:, 1)), X(1, 2) + sum(Q(:, 2)), X(1, 3) + sum(Q(:, 3))];

% 计算精度参数
V = B - A*Q;
s0 = sqrt(V'*P*V/(n-3));
Qx = inv(A'*P*A)*s0^2;

% 输出结果
disp(['未知点坐标：', num2str(X(n, :))]);
disp(['未知点坐标精度：', num2str(Qx)]);

其中，`indirect_adjustment.mat`是一个包含已知点坐标和未知点观测值的Matlab数据文件。代码中使用了最小二乘法求解未知点的坐标，同时计算了未知点坐标的精度参数。需要注意的是，此代码仅供参考，实际使用时需要根据具体情况进行修改和完善。

细化水准计算过程，要求建立误差方程，构建法方程并解算，而且按照 以上读取数据方法，最后进行未知点高程计算与精度估计，重新给我一份完整的水准网间接平差代码

以下是一个完整的水准网间接平差的代码示例：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <Eigen/Dense>

using namespace Eigen;

// 观测高差类的设计
class CElvDif {
private:
    double _value; // 观测值
    double _weight; // 权重
    long _startPoint; // 起始点编号
    long _endPoint; // 终点编号

public:
    // 构造函数
    CElvDif(double value, double weight, long startPoint, long endPoint)
        : _value(value), _weight(weight), _startPoint(startPoint), _endPoint(endPoint) {}

    // 获取观测值
    double getValue() const { return _value; }

    // 获取权重
    double getWeight() const { return _weight; }

    // 获取起始点编号
    long getStartPoint() const { return _startPoint; }

    // 获取终点编号
    long getEndPoint() const { return _endPoint; }
};

// 水准点类的设计
class CLevelPoint {
private:
    long _index; // 水准点编号
    double _eleValue; // 高程值
    double _dv; // 高程值改正数（初始化为 0）
    bool _isKnown; // 是否为已知点

public:
    // 构造函数
    CLevelPoint(long index, double eleValue, bool isKnown)
        : _index(index), _eleValue(eleValue), _dv(0.0), _isKnown(isKnown) {}

    // 获取水准点编号
    long getIndex() const { return _index; }

    // 获取高程值
    double getEleValue() const { return _eleValue; }

    // 设置高程值
    void setEleValue(double value) { _eleValue = value; }

    // 获取高程值改正数
    double getDv() const { return _dv; }

    // 设置高程值改正数
    void setDv(double value) { _dv = value; }

    // 是否为已知点
    bool isKnown() const { return _isKnown; }
};

// 水准平差计算类的设计
class CElevationNet {
private:
    int numElvDif; // 观测值（高差）总数
    int numPoints; // 控制网中点的数目
    int numKnPoint; // 控制网中已知点的数目
    double sigma0; // 验前单位权中误差
    std::vector<CElvDif> _edVec; // 观测值数组
    std::vector<CLevelPoint> _lpVec; // 高程值数组

public:
    // 构造函数
    CElevationNet() : numElvDif(0), numPoints(0), numKnPoint(0), sigma0(0.0) {}

    // 读取数据文件
    bool readDataFile(const std::string& filename) {
        std::ifstream file(filename);
        if (!file.is_open()) {
            std::cout << "Failed to open file: " << filename << std::endl;
            return false;
        }

        file >> numPoints >> numKnPoint >> numElvDif >> sigma0;

        // 读取已知点的信息
        for (int i = 0; i < numKnPoint; i++) {
            long index;
            double eleValue;
            file >> index >> eleValue;
            _lpVec.push_back(CLevelPoint(index, eleValue, true));
        }

        // 读取未知点的信息
        for (int i = 0; i < numPoints - numKnPoint; i++) {
            long index;
            double eleValue;
            file >> index >> eleValue;
            _lpVec.push_back(CLevelPoint(index, eleValue, false));
        }

        // 读取观测高差的信息
        for (int i = 0; i < numElvDif; i++) {
            double value, weight;
            long startPoint, endPoint;
            file >> value >> weight >> startPoint >> endPoint;
            _edVec.push_back(CElvDif(value, weight, startPoint, endPoint));
        }

        file.close();
        return true;
    }

    // 水准平差计算
    void elevationAdjustment() {
        // 构建法方程系数矩阵A和常数项b
        MatrixXd A(numElvDif + numKnPoint, numPoints - numKnPoint);
        VectorXd b(numElvDif + numKnPoint);

        // 初始化A和b
        A.setZero();
        b.setZero();

        // 构建误差方程
        int row = 0;
        for (const auto& elvDif : _edVec) {
            long startPoint = elvDif.getStartPoint();
            long endPoint = elvDif.getEndPoint();
            double weight = elvDif.getWeight();
            double value = elvDif.getValue();

            if (_lpVec[startPoint - 1].isKnown() && _lpVec[endPoint - 1].isKnown()) {
                // 已知-已知高差观测
                double eleStart = _lpVec[startPoint - 1].getEleValue();
                double eleEnd = _lpVec[endPoint - 1].getEleValue();
                double residual = eleStart - eleEnd + value;
                b(row) = residual * weight;
            } else {
                // 未知-已知高差观测
                if (_lpVec[startPoint - 1].isKnown()) {
                    // 起点为已知点
                    A(row, startPoint - numKnPoint - 1) = 1.0;
                    b(row) = _lpVec[startPoint - 1].getEleValue() + value;
                } else if (_lpVec[endPoint - 1].isKnown()) {
                    // 终点为已知点
                    A(row, endPoint - numKnPoint - 1) = -1.0;
                    b(row) = _lpVec[endPoint - 1].getEleValue() - value;
                }
            }

            row++;
        }

        // 构建法方程和常数项
        for (int i = 0; i < numKnPoint; i++) {
            A(row, i) = 1.0;
            b(row) = _lpVec[i].getEleValue();
            row++;
        }

        // 解算法方程
        VectorXd x = A.jacobiSvd(ComputeThinU | ComputeThinV).solve(b);

        // 更新未知点的高程值
        for (int i = numKnPoint; i < numPoints; i++) {
            _lpVec[i].setEleValue(x(i - numKnPoint));
        }
    }

    // 输出结果
    void printResults() const {
        std::cout << "Elevation Adjustment Results:" << std::endl;

        // 输出已知点的高程值
        std::cout << "Known Points: " << std::endl;
        for (const auto& point : _lpVec) {
            if (point.isKnown()) {
                std::cout << "Point " << point.getIndex() << ": " << point.getEleValue() << std::endl;
            }
        }

        // 输出未知点的高程值
        std::cout << "Unknown Points: " << std::endl;
        for (const auto& point : _lpVec) {
            if (!point.isKnown()) {
                std::cout << "Point " << point.getIndex() << ": " << point.getEleValue() << std::endl;
            }
        }

        // 计算未知点高程值的精度估计
        double sigma_a = sqrt(sigma0 * sigma0 / (numElvDif - numPoints + numKnPoint));
        std::cout << "Standard Deviation: " << sigma_a << std::endl;
    }
};

int main() {
    CElevationNet elevationNet;

    // 读取数据文件
    if (!elevationNet.readDataFile("data.txt")) {
        return 0;
    }

    // 进行水准平差计算
    elevationNet.elevationAdjustment();

    // 输出结果
    elevationNet.printResults();

    return 0;
}

在这个示例代码中，首先通过读取数据文件，将已知点和观测高差信息存储到相应的类对象中。然后，根据误差方程构建法方程系数矩阵A和常数项b，并利用最小二乘法解算法方程，得到未知点的高程值。最后，根据计算结果输出已知点和未知点的高程值，并计算未知点高程值的精度估计。

请注意，示例代码中的水准平差计算部分根据误差方程进行了简化，具体的平差算法和精度估计方法需要根据实际需求和平差方法进行选择和实现。这里仅给出了一个基本的框架，具体的实现需要根据实际需求进行调整和完善。同时，示例代码中使用了Eigen库来进行矩阵运算，需要在编译环境中安装并配置Eigen库。