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?? 邊角網數據_adj.out

?? 利用MATLAB實現了對測量中的平面網
?? OUT
字號:
          adjusted coordinates
       pn         vx                 x                vy          y     
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         7      -0.0226            1202.1876       0.0060          6910.3837
         8      -0.0184            1106.8038       0.0086          6963.2458
         9      -0.0209            1162.3671       0.0112          6934.9969
        10      -0.0103             909.6737       0.0057          6420.9820
        11      -0.0088             945.3204       0.0103          6378.8316
          adjusted coordinates
       pn         vx                 x                vy          y     
         1       0.0000            1149.5519       0.0000          5529.7566
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        10      -0.0000             909.6737       0.0000          6420.9820
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        parameter of error ellipse
        pn(i)      mx       my         mm         a           b         fi
          3      0.096      0.102      0.140      0.106      0.092    120.720
          4      0.164      0.089      0.187      0.164      0.089    178.104
          5      0.106      0.104      0.149      0.113      0.096     42.622
          6      0.157      0.094      0.183      0.158      0.092    172.346
          7      0.139      0.036      0.144      0.139      0.036      1.051
          8      0.155      0.067      0.169      0.156      0.066    176.164
          9      0.164      0.079      0.182      0.167      0.071    167.033
         10      0.135      0.108      0.173      0.146      0.093     28.963
         11      0.181      0.102      0.208      0.182      0.100    173.356
        mse of unit weight=   0.995651
        the maximum station error mm=    0.208 (cm)   pn=     11
        the average station error  mm=      0.170
adjusted sides 
   i       pn(e)    pn(d)       side        vs(cm)        side+vs        ms
   1          3        5        641.7600    -0.7564        641.7524     0.10
   2          3        4        832.3881    -0.4785        832.3833     0.12
   3          1        3        770.1701    -0.6431        770.1637     0.10
   4          3        2        685.4818    -0.0199        685.4816     0.10
   5          3        7        728.1363     0.0919        728.1372     0.11
   6          3        9        766.0356    -0.2142        766.0335     0.13
   7          3        6        851.8150    -0.3865        851.8111     0.13
   8          3        8        814.9756     0.1564        814.9772     0.12
   9          8        5        632.3052     0.0765        632.3060     0.09
  10          8       10        576.9838    -0.0050        576.9837     0.11
  11          8        1       1434.1232     0.3237       1434.1264     0.07
  12          8        4       1621.0950     0.2642       1621.0976     0.11
  13          8        7        109.0550    -0.2453        109.0525     0.11
  14          8        9         62.3354    -0.3423         62.3320     0.14
  15          2        5        725.9540     0.0430        725.9544     0.11
  16          2        1       1392.4498     0.1822       1392.4516     0.00
  17          2        4       1516.9514     0.1537       1516.9529     0.09
  18          2        7        148.9246    -0.2665        148.9219     0.14
  19          5        6        673.1573     0.1849        673.1591     0.10
  20          5        1        911.2810    -0.0559        911.2804     0.10
  21          5        4       1210.9276     0.2610       1210.9302     0.12
  22          5       11        101.9307    -0.1038        101.9297     0.17
  23          5        7        633.3061     0.0553        633.3067     0.09
  24          5        9        632.8020    -0.4643        632.7974     0.09
  25          1        9       1405.2990    -0.0311       1405.2987     0.08
  26          1        6       1476.7908     0.6230       1476.7970     0.09
  27          1        4        418.5301    -0.1507        418.5286     0.16
  28          7        6        132.1101    -0.3396        132.1067     0.12
  29          7       10        570.1571    -0.0701        570.1564     0.11
  30         10        6        618.7694    -0.1196        618.7682     0.12
  31         10       11         55.2053    -0.2571         55.2027     0.10
  32          6        4       1661.1863     0.6148       1661.1924     0.12
  33          4        9       1579.4395    -0.0559       1579.4389     0.12
 adjusted directions and their accuracy
    i      pn(g)     pn(f)       dir       vd(")         dir+vd
    1         1        3        0.00000     -0.37         -0.00004
    2         1        2       15.57244     -0.02         15.57244
    3         1        9       23.45220     -0.53         23.45215
    4         1        6       25.46157      0.03         25.46157
    5         1        8       25.59117     -0.04         25.59117
    6         1        5       43.52512      0.22         43.52514
    7         1        4      276.43169      0.71        276.43176
    8         2        5        0.00000     -0.39         -0.00004
    9         2        1       36.00170      0.10         36.00171
   10         2        4       51.48268     -0.20         51.48266
   11         2        3       53.59464      0.04         53.59464
   12         2        7      313.14058      0.45        313.14063
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   15         3        4      109.47080      0.01        109.47080
   16         3        2      293.46365      0.04        293.46365
   17         3        7      305.22046      0.33        305.22049
   18         3        9      307.28358      0.05        307.28359
   19         3        6      308.44509     -0.50        308.44504
   20         3        8      310.16326      0.32        310.16329
   21         4        3        0.00000      0.40          0.00004
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   23         4        9        8.28325     -0.60          8.28319
   24         4        6        9.35289      0.04          9.35289
   25         4        8       10.08091     -0.16         10.08089
   26         4        5       29.54457      0.55         29.54462
   27         4        1       66.45528      0.00         66.45528
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   29         5        1      222.59403      0.64        222.59409
   30         5        4      238.59009     -0.32        238.59006
   31         5        3      279.17061      0.53        279.17066
   32         5       11      288.06234     -0.49        288.06229
   33         5       10      319.50335     -0.21        319.50333
   34         5        2      339.03567     -0.28        339.03564
   35         5        7      348.55480      0.46        348.55485
   36         5        9      353.10044     -0.39        353.10040
   37         5        8      358.48566      0.46        358.48571
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