【摘 要】
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探讨了2种基于数据信息最大化准则的传统传感器优化布置方法：基于Fisher信息阵行列式值最大的有效独立法（EFI）和基于模态应变能最大的运动能量法（KEM）.针对它们的不足提出一种新的
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探讨了2种基于数据信息最大化准则的传统传感器优化布置方法：基于Fisher信息阵行列式值最大的有效独立法（EFI）和基于模态应变能最大的运动能量法（KEM）.针对它们的不足提出一种新的传感器优化布置方法--有效独立-驱动点残差法（EFI-DPR）.运用均方差最小准则、抗噪性能最好准则和模态保证准则来评价各种优化布置方法的优劣.数值分析表明：有效独立-驱动点残差法是3种优化方法中最好的方法.
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