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基于稳健回归M估计的差分吸收光谱反演方法

来源 :光子学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：clarinet1900

【摘 要】

：

基于最小二乘回归，差分吸收光谱技术（DOAS）可以获得痕量气体的大气浓度.鉴于在复杂大气环境下，测量结果可能出现异常值以及误差的非正态分布，导致最小二乘回归估计偏差较大.针对这

【作 者】

：

麻金继 李素文 

【机 构】

：

安徽师范大学物理与电子信息学院,淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院,中国科学院安徽光学精密机械研究所

【出 处】

：

光子学报

【发表日期】

：

2009年8期

【关键词】

：

DAOS 稳健回归 M估计 最小二乘回归 DOAS Rrobust regression M-estimator Least squares regressio 

【基金项目】

：

Supported hy National Natural Science Foundation of China（40701132）, the Key Project of Chinese Ministry of Education （ 209057 ）, Anhui Provincial Natural Science Foundation （ 090412028 ）, and Foundat

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基于最小二乘回归，差分吸收光谱技术（DOAS）可以获得痕量气体的大气浓度.鉴于在复杂大气环境下，测量结果可能出现异常值以及误差的非正态分布，导致最小二乘回归估计偏差较大.针对这一情况，本文研究了利用稳健回归M估计来反演DOAS测量光谱数据的方法，讨论了估计过程和效果，并对正常谱和异常谱进行两者回归方法比较.研究结果表明基于稳健回归M估计方法收到了良好的效果，提高了回归可靠性.

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