fa2338/Masterprojekt_V3
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mi2847
2026-02-08 19:25:35 +01:00
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Varianzkomponentenschaetzung.py
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@@ -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,