fa2338/Masterprojekt_V3
1
0
Fork 0
Code Issues Pull Requests Packages Projects Releases Wiki Activity

helmert 3d

Browse Source
This commit is contained in:
mi2847
2026-02-08 19:25:35 +01:00
parent 21e3b3119f
commit ee895f95a9
4 changed files with 28527 additions and 27948 deletions
Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

56447
Ausgleichungsprogramm.ipynb
View File

File diff suppressed because it is too large Load Diff

8
Netzqualitaet_Genauigkeit.py
View File

@@ -23,7 +23,7 @@ class Genauigkeitsmaße:
@staticmethod
def berechne_s0apost(v: np.ndarray, P: np.ndarray, r: int, print_ausgabe = True) -> float:
def berechne_sigma0apost(v: np.ndarray, P: np.ndarray, r: int, print_ausgabe = True) -> float:
"""
Berechnet die a-posteriori Standardabweichung der Gewichtseinheit s₀.
@@ -43,10 +43,10 @@ class Genauigkeitsmaße:
vTPv_matrix = v.T @ P @ v
vTPv = vTPv_matrix.item()
s0apost = np.sqrt(vTPv / r)
sigma0apost = np.sqrt(vTPv / r)
if print_ausgabe:
print(f"s0 a posteriori beträgt: {s0apost:.4f}")
return s0apost
print(f"σ̂₀ a posteriori beträgt: {sigma0apost:.4f}")
return sigma0apost
@staticmethod

8
Netzqualitaet_Zuverlaessigkeit.py
View File

@@ -160,13 +160,13 @@ class Zuverlaessigkeit:
if H0:
interpretation = (
"Nullhypothese H₀ angenommen.\n"
"Nullhypothese H₀ angenommen."
)
else:
interpretation = (
"Nullhypothese H₀ verworfen!\n"
"Dies kann folgende Gründe haben:\n"
"→ Es befinden sich grobe Fehler im Datenmaterial. Bitte Lokaltest durchführen und ggf. grobe Fehler im Datenmaterial entfernen.\n"
"Nullhypothese H₀ verworfen!"
"Dies kann folgende Gründe haben:"
"→ Es befinden sich grobe Fehler im Datenmaterial. Bitte Lokaltest durchführen und ggf. grobe Fehler im Datenmaterial entfernen."
"→ Das stochastische Modell ist zu optimistisch. Bitte Gewichte überprüfen und ggf. anpassen."
)
globaltest = pd.DataFrame([

12
Varianzkomponentenschaetzung.py
View File

@@ -80,7 +80,7 @@ class VKS:
aufgeteilt_P_SD = res["P"][z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
aufgeteilt_R_SD = R[z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
ri_SD = sum(np.diag(aufgeteilt_R_SD))
s0_aposteriori_SD = Genauigkeitsmaße.berechne_s0apost(aufgeteilt_v_SD, aufgeteilt_P_SD, ri_SD, False)
s0_aposteriori_SD = Genauigkeitsmaße.berechne_sigma0apost(aufgeteilt_v_SD, aufgeteilt_P_SD, ri_SD, False)
liste_ergebnisse.append(
{"Beobachtungsgruppe": beobachtungsgruppe_lang, "Standardabweichung a posteriori": s0_aposteriori_SD,
"Varianz a posteriori": s0_aposteriori_SD ** 2})
@@ -92,7 +92,7 @@ class VKS:
aufgeteilt_P_R = res["P"][z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
aufgeteilt_R_R = R[z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
ri_R = sum(np.diag(aufgeteilt_R_R))
s0_aposteriori_R = Genauigkeitsmaße.berechne_s0apost(aufgeteilt_v_R, aufgeteilt_P_R, ri_R, False)
s0_aposteriori_R = Genauigkeitsmaße.berechne_sigma0apost(aufgeteilt_v_R, aufgeteilt_P_R, ri_R, False)
liste_ergebnisse.append(
{"Beobachtungsgruppe": beobachtungsgruppe_lang, "Standardabweichung a posteriori": s0_aposteriori_R,
"Varianz a posteriori": s0_aposteriori_R ** 2})
@@ -104,7 +104,7 @@ class VKS:
aufgeteilt_P_ZW = res["P"][z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
aufgeteilt_R_ZW = R[z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
ri_ZW = sum(np.diag(aufgeteilt_R_ZW))
s0_aposteriori_ZW = Genauigkeitsmaße.berechne_s0apost(aufgeteilt_v_ZW, aufgeteilt_P_ZW, ri_ZW, False)
s0_aposteriori_ZW = Genauigkeitsmaße.berechne_sigma0apost(aufgeteilt_v_ZW, aufgeteilt_P_ZW, ri_ZW, False)
liste_ergebnisse.append(
{"Beobachtungsgruppe": beobachtungsgruppe_lang, "Standardabweichung a posteriori": s0_aposteriori_ZW,
"Varianz a posteriori": s0_aposteriori_ZW ** 2})
@@ -116,7 +116,7 @@ class VKS:
aufgeteilt_P_gnss = res["P"][z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
aufgeteilt_R_gnss = R[z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
ri_gnss = sum(np.diag(aufgeteilt_R_gnss))
s0_aposteriori_gnss = Genauigkeitsmaße.berechne_s0apost(aufgeteilt_v_gnss, aufgeteilt_P_gnss, ri_gnss, False)
s0_aposteriori_gnss = Genauigkeitsmaße.berechne_sigma0apost(aufgeteilt_v_gnss, aufgeteilt_P_gnss, ri_gnss, False)
liste_ergebnisse.append(
{"Beobachtungsgruppe": beobachtungsgruppe_lang, "Standardabweichung a posteriori": s0_aposteriori_gnss,
"Varianz a posteriori": s0_aposteriori_gnss ** 2})
@@ -128,7 +128,7 @@ class VKS:
aufgeteilt_P_niv = res["P"][z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
aufgeteilt_R_niv = R[z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
ri_niv = sum(np.diag(aufgeteilt_R_niv))
s0_aposteriori_niv = Genauigkeitsmaße.berechne_s0apost(aufgeteilt_v_niv, aufgeteilt_P_niv, ri_niv, False)
s0_aposteriori_niv = Genauigkeitsmaße.berechne_sigma0apost(aufgeteilt_v_niv, aufgeteilt_P_niv, ri_niv, False)
liste_ergebnisse.append(
{"Beobachtungsgruppe": beobachtungsgruppe_lang, "Standardabweichung a posteriori": s0_aposteriori_niv,
"Varianz a posteriori": s0_aposteriori_niv ** 2})
@@ -140,7 +140,7 @@ class VKS:
aufgeteilt_P_lA = res["P"][z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
aufgeteilt_R_lA = R[z_start: z_ende + 1, s_start: s_ende + 1]
ri_lA = sum(np.diag(aufgeteilt_R_lA))
s0_aposteriori_lA = Genauigkeitsmaße.berechne_s0apost(aufgeteilt_v_lA, aufgeteilt_P_lA, ri_lA, False)
s0_aposteriori_lA = Genauigkeitsmaße.berechne_sigma0apost(aufgeteilt_v_lA, aufgeteilt_P_lA, ri_lA, False)
# Speichern in Instanzvariable
liste_ergebnisse.append(
{"Beobachtungsgruppe": beobachtungsgruppe_lang, "Standardabweichung a posteriori": s0_aposteriori_lA,