第5课:共线方程与空间后方交会

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空间后方交会的解算

空间后方交会的解算

空间后方交会的解算一. 空间后方交会的目的摄影测量主要利用摄影的方法获取地面的信息,主要是是点位信息,属性信息,因此要对此进行空间定位和建模,并首先确定模型的参数,这就是空间后方交会的目的,用以求出模型外方位元素。

二. 空间后方交会的原理空间后方交会的原理是共线方程。

共线方程是依据相似三角形原理给出的,其形式如下111333222333()()()()()()()()()()()()A S A S A S A S A S A S AS A S A S A S A S A S a X X b Y Y c Z Z x f a X X a Y Y a Z Z a X X b Y Y c Z Z y f a X X a Y Y a Z Z -+-+-=--+-+--+-+-=--+-+-上式成为中心投影的构线方程,我们可以根据几个已知点,来计算方程的参数,一般需要六个方程,或者要三个点,为提高精度,可存在多余观测,然后利用最小二乘求其最小二乘解。

将公式利用泰勒公式线性化,取至一次项,得到其系数矩阵A ;引入改正数(残差)V ,则可将其写成矩阵形式:V AX L =-其中111333222333[,]()()()()()()()()()()()()()()Tx y A S A S A S x A S A S A S A S A S A S y A S A S A S L l l a X X b Y Y c Z Z l x x x fa X X a Y Y a Z Z a X Xb Y Yc Z Z l y y y fa X X a Y Y a Z Z =-+-+-=-=+-+-+--+-+-=-=+-+-+- 则1()T T X A A A L -=X 为外方位元素的近似改正数,由于采用泰勒展开取至一次项,为减少误差,要将的出的值作为近似值进行迭代,知道小于规定的误差三. 空间后方交会解算过程1. 已知条件近似垂直摄影00253.24mmx y 0f ===2. 解算程序流程图MATLAB 程序format long;s1=xlsread('data.xls');%读取数据a1=s1(1:4,1:2);%影像坐标b1=s1(1:4,3:5);%地面摄影测量坐标a2=s1.*10^-3;%影像坐标单位转化j1=a2(1,:)-a2(2,:);j2=j1(1,1)^2+j1(1,2)^2;lengh_a1=sqrt(j2); %相片某一长度j1=b1(1,:)-b1(1,:);j2=j1(1,1)^2+j1(1,2)^2;lengh_b1=sqrt(j2); %地面对应的长度m=lengh_b1/lengh_a1;%求出比例尺n0=0;p0=0;q0=0;x0=mean(b1(:,1));y0=mean(b1(:,2));f=153.24*10^-3;z0=m*f;x001={x0,x0,x0,x0};X0=cell2mat(x001)';y001={y0,y0,y0,y0};Y0=cell2mat(y001)';z001={z0,z0,z0,z0};Z0=cell2mat(z001)';%初始化外方位元素的值aa1=cos(n0)*cos(q0)-sin(n0)*sin(p0)*sin(q0);aa2=-sin(q0)*cos(n0)-sin(n0)*sin(p0)*cos(q0);aa3=-sin(n0)*cos(p0);bb1=sin(q0)*cos(p0);bb2=cos(q0)*cos(p0);bb3=-sin(p0);cc1=sin(n0)*cos(q0)+sin(p0)*cos(n0)*sin(q0);cc2=-sin(n0)*sin(q0)+sin(p0)*cos(q0)*cos(n0);cc3=cos(n0)*cos(p0);%计算改正数XX1=aa1.*(b1(:,1)-X0)+bb1.*(b1(:,2)-Y0)+cc1.*(b1(:,3)-Z0); XX2=aa2.*(b1(:,1)-X0)+bb2.*(b1(:,2)-Y0)+cc2.*(b1(:,3)-Z0); XX3=aa3.*(b1(:,1)-X0)+bb3.*(b1(:,2)-Y0)+cc3.*(b1(:,3)-Z0); lx=a1(:,1)+f.*(XX1./XX3);ly=a1(:,2)+f.*(XX2./XX3);l={lx',ly'};L=cell2mat(l)';%方程系数A=[-3.969*10^-5 0 2.231*10^-5 -0.2 -0.04 -0.06899;0 -3.969*10^-5 1.787*10^-5 -0.04 -0.18 0.08615;-2.88*10^-5 0 1*10^-5 -0.17 0.03 0.08211;0 -2.88*10^-5 -1.54*10^-5 0.03 -0.2 0.0534;-4.14*10^-5 0 4*10^-6 -0.15 -7.4*10^-3 -0.07663;0 -4.14*10^-5 2.07*10^-5 -7.4*10^-3 -0.19 0.01478;-2.89*10^-5 0 -1.98*10^-6 -0.15 -4.4*10^-3 0.06443;0 -2.89*10^-5 -1.22*10^-5 -4.4*10^-3 -0.18 0.01046];%L=[-1.28 3.78 -3.02 -1.45 -4.25 4.98 -4.72 -0.385]'.*10^-2; %第一次迭代X=inv(A'*A)*A'*L;3.结果X=1492.41127406195-554.4015671761941425.68660973544-0.0383847815608609 0.00911624039769785 -0.105416434087641S=1492.41127406195-554.401567176194 1425.68660973544 38436.9616152184 27963.1641162404-0.105416434087641。

【武汉大学-摄影测量学-单张相片解析】3.5.5单片空间后方交会

【武汉大学-摄影测量学-单张相片解析】3.5.5单片空间后方交会

cos
0
s
in
0 0 1 0 0 0
1 0 0
X
YZ
R 1 R
R1
X
Y
Z
Xs
Ys Zs
0 R1 0
1
0 0 0
1X X s
0 0
Y Z
Ys Zs
武汉大学
摄影测量基础
偏导数-2-2
X
YZ
R 1
0 0
1
0 0 0
1 X
0 0
R
YZ
c1
X s
X)
f Z 2 (a1Z a3 X )
1
X
Z
(a1 f
f
Z
a3 )
1 Z
a1 f
a3 (x
x0 )
武汉大学
摄影测量基础
偏导数-1
x X s
1 Z
a1 f
a3(x x0 )
x Ys
1 Z
b1 f
b3(x x0 )
x Z s
1 Z
c1 f
c3(x x0 )
y X s
1 Z
c2 c3
0 0 0
a1 a1
a2 a3
bc11
a2 b2 c2
a3 b3 c3
X Y Z
0
aa23cc11
a1c2 a1c3
a1c2 a2c1 0
a3c2 a2c3
a1c3 a2c3
0
a3c1 a3c2
X
YZ
0 bb32
b3 0
b1
b2 b1
0
X
武汉大学
摄影测量基础
误差方程的建立
☺ 已知值 x0 , y0 , f , m, X, Y, Z ☺ 观测值 x, y

第五讲 单片空间后方交会

第五讲 单片空间后方交会

x12 − f (1 + 2 ) f xy − 1 1 f
2 x2 − f (1 + 2 ) f

x1 y1 f
y12 − f (1 + 2 ) f − x2 y2 f
x y − 2 2 f
2 x3 − f (1 + 2 ) f
2 y2 − f (1 + 2 ) f

x3 y3 f
xy − 3 3 f
Y B
A
C X
利用航摄像片上三个以上像点坐标和对应像 点坐标和对应地面点坐标,计算像片外方位元 素的工作,称为单张像片的空间后方交会。 进行空间后方交会运算,常用的一个基本公 式是前面提到的共线方程。式中的未知数,是 六个外方位元素。由于一个已知点可列出两个 方程式,如有三个不在一条直线上的已知点, 就可列出六个独立的方程式,解求六个外方位 元素。由于共线条件方程的严密关系式是非线 性函数,不便于计算机迭代计算。为此,要由 严密公式推导出一次项近似公式,即变为线性 函数。
(5) 用所取未知数的初始值和控制点的地面坐标,代入共线方程式,逐 ) 用所取未知数的初始值和控制点的地面坐标,代入共线方程式, 点计算像点坐标的近似值 ( x), ( y ) 并计算 lx , l y a ( X − X S ) + b1 (Y − YS ) + c1 ( Z − Z S ) x=−f 1 a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S ) a ( X − X S ) + b2 (Y − YS ) + c2 ( Z − Z S ) y=−f 2 a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S ) (6) 组成误差方程式。 ) 组成误差方程式。 7) 计算法方程式的系数矩阵与常数项,组成法方程式。 (7) 计算法方程式的系数矩阵与常数项,组成法方程式。 (8) 解算法方程,迭代求得未知数的改正数。 ) 解算法方程,迭代求得未知数的改正数。

武大《摄影测量》课件—第05讲 共线方程的实用形式

武大《摄影测量》课件—第05讲 共线方程的实用形式


S
X (X )
第五讲 共线方程的实用形式 Applied Collinearity Condition Equations
[一]用角元素表达方向余弦的共线方程
1、
x、、
x
Y
y
z
X x Y R y Z z
第五讲 共线方程的实用形式 Applied Collinearity Condition Equations
[一]用角元素表达方向余弦的共线方程
1、
x
、、
X X Y R Y Z Z
[一]用角元素表达方向余弦的共线方程
1、 x、、
Z
z y
Y
x
S
X

y x
x
N

Y
X
第五讲 共线方程的实用形式 Applied Collinearity Condition Equations
[一]用角元素表达方向余弦的共线方程
y
Y
P
X x cos y sin Y x sin y cos
X Y Z
X Y Z
X R x Y Z
X x Y R y Z z

x R x R R y z
b1 cos y sin sin y sin cos
b2 cos y cos sin y sin sin b3 sin y cos c1 sin y sin cos y sin cos

第05讲共线条件方程线性化

第05讲共线条件方程线性化

dZ
y x0
dx0
y y0
dy0
y f
df
式中(x),(y)是用初值代入共线方程式求出的。
关键在于求偏导数
04:14
5
五、共线条件方程线性化
为此,引入下列符号:
X a1( X X S ) b1(Y YS ) c1( Z ZS )
令:Y a2 ( X X S ) b2 (Y YS ) c2 ( Z ZS ) 为地面点的变换坐标
04:14
13
x (x x0 )2 sin (x x0 )(y yo )) cos f sin
f
f
x
y y0
y
(
f
(
y
yo f
)2
)b1
(x x0 )(y f
y0 ) b2
(x
x0 )b3
y (x x0 )(y yo ) sin ( y y0 )2 cos f cos
x
c16 y ,
c17 f
c18 041:1,4 c19 0 , lx x x计
c21
1 Z
( a2
f
a3 y ),
c22
1 Z
( b2
f
b3 y
)
c23 c24
1 Z
( c2
f
c3 y
(
f
y2 f
)b1
)
xy f
b2
xb3
c25
xy f
sin
y2 f
cos
f
cos
c26 x ,
f f
a1( X a3( X a2( X a3( X
XS XS
) )
b1(Y b3 (Y

单像空间后方交会

单像空间后方交会

单像空间后方交会测绘学院 成晓倩1 概述1.1 定义利用一定数量的地面控制点和对应像点坐标求解单张像片外方位元素的方法称为空间后方交会。

1.2 所需控制点个数与分布共线条件方程的一般形式为:⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-+-+--+-+--=--+-+--+-+--=-)()()()()()()()()()()()(33322203331110S S S S S S S S S S S S Z Z c Y Y b X X a Z Z c Y Y b X X a f y y Z Z c Y Y b X X a Z Z c Y Y b X X a f x x (1)式中包含有六个外方位元素,即κωϕ、、、、、S S S Z Y X ,只有确定了这六个外方位元素的值,才能利用共线条件方程真正确定一张像片的任一像点与对应地面点的坐标关系。

个数:对任一控制点,我们已知其地面坐标)(i i i Z Y X 、、和对应像点坐标)(i i y x 、,代入共线条件方程可以列出两个方程式,因此,只少需要3个控制点才能解算出六个外方位元素。

在实际应用中,为了避免粗差,应有多余检查点,因此,一般需要4~6个控制点。

分布:为了最有效地控制整张像片,控制点应均匀分布于像片边缘,如下图所示。

由于共线条件方程是非线性的,直接答解十分困难,所以首先将共线方程改化为线性形式,然后再答解最为简单的线性方程组。

2 空间后方交会的基本思路分布合理 分布合理 分布不合理2.1 共线条件方程线性化的基本思路在共线条件方程中,令)()()()()()()()()(333222111S S S S S S S S S Z Z c Y Y b X X a Z Z Z c Y Y b X X a Y Z Z c Y Y b X X a X -+-+-=-+-+-=-+-+-= (2) 则共线方程变为⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧-=--=-ZY fy y Z Xf x x 00 (3) 对上式两侧同乘Z ,并移至方程同侧,则有⎩⎨⎧=-+=-+0)(0)(00Z y y Y f Z x x X f (4) 令⎩⎨⎧-+=-+=Zy y Y f Fy Zx x X f Fx )()(00 (5) 由于上式是共线方程的变形,因此,Fy Fx 、是κωϕ、、、、、S S S Z Y X 的函数。

(空间后方交会的计算过程)空间后方交会

(空间后方交会的计算过程)空间后方交会

将上述偏导数代入,可以求得其余的系数如下
x ( x cos k y sin k ) f cos k ] cos f x a15 f sin k ( x sin k y cos k ) f a16 y a14 y sin [ x ( x cos k y sin k f sin k ) f sin k ] cos f y a25 f cos k ( x sin k y cos k f a26 x a24 x sin [
计算中,通常将地面控制点的坐标认为是真值,而把相应的像点 Vy 列 坐标认为是观测值,加入相应的改正数 Vx ,Vy ,得 x Vx , y , 出如下的每个点的误差方程式为:
x x x x x x V dX dY dZ d d dk ( x) x S S S x X Y Z k S S S V y dX y dY y dZ y d y d y dk ( y ) y y S S S X Y Z k S S S
当竖直投影时,角元素都是小角(小于3度),此时可近似认为 k 0, Z A Z S H ,各个系数的表达式可以得到简化。
空间后方交会计算中的误差方程和法方程 由于有六个未知数,所以至少需要知道三个 已知的地面控制点,为了能够平差,通常在 像片的四个角选取四个或更多的地面控制点。
1 4 YS 0 Ytpi 4 i 1
4) 计算旋转矩阵R:利用角元素的近似值计算 方向元素,组成旋转矩阵R。 5)逐点计算像点坐标的近似值:利用未知数 的近似值按照共线方程计算控制点像点坐 标的近似值(x),(y); 6) 组成误差方程式 7) 组成法方程式 8)解求外方位元素 9)检查计算是否收敛:将求得外方位元素的 改正数与规定的限差比较,小于限差则计 算终止,否则迭代计算。

空间后方交会程序

空间后方交会程序

一. 实验目的: 掌握摄影测量空间后方交会的原理,利用计算机编程语言实现空间后方交会外方位元素的解算。

二. 仪器用具及已知数据文件: 计算机windows xp 系统,编程软件(VISUAL C++),地面控制点在摄影测量坐标系中的坐标及其像点坐标文件。

三. 实验内容:单张影像的空间后方交会:利用已知地面控制点数据及相应像点坐标根据共线方程反求影像的外方位元素。

数学模型:共线条件方程式: )(3)(3)(3)(1)(1)(1Zs Z c Ys Y b Xs X a Zs Z c Ys Y b Xs X a f x -+-+--+-+--= )(3)(3)(3)(2)(2)(2Zs Z c Ys Y b Xs X a Zs Z c Ys Y b Xs X a f y -+-+--+-+--= 求解过程: (1)获取已知数据。

从航摄资料中查取平均航高与摄影机主距;获取控制点的地面测量坐标并转换为地面摄影测量坐标。

(2)量测控制点的像点坐标并做系统改正。

(3)确定未知数的初始值。

在竖直摄影且地面控制点大致分布均匀的情况下,按如下方法确定初始值,即: n X X S ∑=0,n Y Y S ∑=0,n Z mf Z S ∑=0 φ =ω=κ=0 式中;m 为摄影比例尺分母;n 为控制点个数。

(4)用三个角元素的初始值,计算个方向余弦,组成旋转矩阵R 。

(5)逐点计算像点坐标的近似值。

利用未知数的近似值和控制点的地面坐标代入共线方程式,逐点计算像点坐标的近似值(x )、(y )。

(6)逐点计算误差方程式的系数和常数项,组成误差方程式。

(7)计算法方程的系数矩阵A A T 和常数项l A T ,组成法方程式。

(8)解法方程,求得外方位元素的改正数dXs ,S dY ,s dZ ,d φ,d ω,d κ。

(9)用前次迭代取得的近似值,加本次迭代的改正数,计算外方位元素的新值。

(10)将求得的外方位元素改正数与规定的限差比较,若小于限差则迭代结束。

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XS,YS,ZS ai,bi,ci ? f

XS,YS,ZS ai,bi,ci 已知 f x, y
X,Y,Z
XS,YS,ZS ai,bi,ci

怎样获得像片的外方位元素? 怎样获得像片的外方位元素? 由于:内方位元素通过检校-已知, 由于:内方位元素通过检校-已知,每张影像都相同 检校 外方位元素则不同,对每张影像都不一样。-关键 外方位元素则不同,对每张影像都不一样。-关键 。- 获得(恢复)影像的外方位元素的方法很多: 获得(恢复)影像的外方位元素的方法很多: ①一张影像; ----单像空间后方交会 一张影像; ----单像空间后方交会 相对定向+ ②两张影像(一立体像对) ; --相对定向+绝对定向 两张影像(一立体像对) --相对定向 空中三角测量; ③多(甚至上千)张影像; --空中三角测量; 甚至上千)张影像; --空中三角测量 ④在摄影过程中直接获取。 在摄影过程中直接获取。
∂Fy0 ∂Z S
dZ S +
∂Fx0 ∂ϕ
∂Fy0 ∂ϕ
dϕ +
∂Fx0 ∂ω
∂Fy0 ∂ω
dω +
∂Fx0 ∂κ
∂Fy0 ∂κ
dκ + Fx0
同理
Fy = dX S + dYS + dZ S + dϕ + dω + dκ + Fy0
因为
Fx = x + f a1 ( X − X S ) + b1 (Y − YS ) + c1 ( Z − Z S ) =0 a 3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S )
a 2 ( X − X S ) + b2 (Y − YS ) + c 2 ( Z − Z S ) Fy = y + f =0 a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S )
共线方程的线性化
Fx = ∂Fx0 ∂X S dX S + ∂Fx0 ∂YS dYS + ∂Fx0 ∂Z S dZ S + ∂Fx0 ∂ϕ dϕ + ∂Fx0 ∂ω dω + ∂Fx0 ∂κ dκ + Fx0
共线方程ห้องสมุดไป่ตู้用
共线方程-摄影测量的核心模型 共线方程 摄影测量的核心模型
x = − f y = − f a1( X − XS ) + b1(Y −YS ) + c1( Z − ZS ) a3 ( X − XS ) + b3 (Y −YS ) + c3 ( Z − ZS ) a2 ( X − XS ) + b2 (Y −YS ) + c2 ( Z − ZS ) a3 ( X − XS ) + b3 (Y −YS ) + c3 ( Z − ZS )
a1( X − XS ) + b1(Y −YS ) + c1(Z − ZS ) a3( X − XS ) + b3(Y −YS ) + c3(Z − ZS ) a2 ( X − XS ) + b2 (Y −YS ) + c2 (Z − ZS ) a3( X − XS ) + b3(Y −YS ) + c3(Z − ZS )
已知: 已知: 求:
( X i ,Yi , Z i ) , ( xi , yi ) , i ≥ 3 ( X S ,YS , Z S ) , (ω ,φ ,κ )
通过计算机编程如何实现? 通过计算机编程如何实现?
共线方程的线性化
a1 ( X x = − f a ( X 3 y = − f a2( X a3( X − X S ) + b1 ( Y − Y S ) + c 1 ( Z − Z S ) − X S ) + b3 ( Y − Y S ) + c 3 ( Z − Z S ) − X − X
求:
X,Y,Z

S
f a o
(3)求地面点坐标
X − Xs a1 x + a 2 y − a 3 f Z − Zs = c x + c y − c f 1 2 3 Y − Ys = b1 x + b2 y − b3 f Z − Zs c1 x + c2 y − c3 f
(2)答解方位元素
已知:
x′, y′ i i Xi ,Yi , Zi
求:
XS,YS,ZS
ai,bi,ci
x0 , y0 , f
空间后方交会的基本原理
a x + a2 y − a3 f X − Xs = ( Z − Zs ) 1 c1 x + c2 y − c3 f Y −Ys = ( Z − Zs ) b1 x + b2 y − b3 f c1 x + c2 y − c3 f



XS,YS,ZS ai,bi,ci 已知 f X,Y
x, y , Z
a1( X − XS )+ b1(Y −YS )+ c1( Z − ZS ) x = − f a ( X − X )+ b (Y −Y )+ c ( Z − Z ) 3 3 3 S S S y = − f a2( X − XS )+ b2(Y −YS )+ c2( Z − ZS ) a3( X − XS )+ b3(Y −YS )+ c3( Z − ZS )
Fx ( X S , YS , Z S , ϕ , ω , κ ) Fy ( X S , YS , Z S , ϕ , ω , κ )
共线方程的线性化 在 (X 0 S , Y 0 S , Z 0 S , ϕ 0 , ω 0 , κ 0) 处泰勒级数展开,取一次项 处泰勒级数展开,
Fx ( X S , YS , ZS ,ϕ,ω,κ ) = ∂Fx0 ∂ϕ (ϕ −ϕ 0 ) + ∂Fx0 ∂ω ∂Fx0 ∂X S
⇓ dXS +
Fx =
∂Fx0 ∂X S
∂Fx0 ∂YS
dYS +
∂Fx0 ∂ZS
dZS +
∂Fx0 ∂ϕ
dϕ +
∂Fx0 ∂ω
dω +
∂Fx0 ∂κ
dκ + Fx0
共线方程的线性化
Fx = ∂Fx0 ∂X S
∂Fy0 ∂X S
dX S +
∂Fx0 ∂YS
∂Fy0 ∂YS
dYS +
∂Fx0 ∂Z S
dϕ = ϕ − ϕ 0
dYS = YS − YS0
0 dZ S = Z S − Z S
dω = ω − ω 0
∂Fx0 ∂X S ∂Fx0 ∂YS
dϕ = ϕ − ϕ 0
∂Fx0 ∂ZS
且:Fx ( X S , YS , ZS ,ϕ,ω,κ ) → Fx
Fx ( X S , YS , ZS ,ϕ,ω, κ ) = ∂Fx0 ∂ϕ (ϕ −ϕ 0 ) + ∂Fx0 ∂ω
同理
Fy = ∂Fy0 ∂X S dX S + ∂Fy0 ∂YS dYS + ∂Fy0 ∂Z S dZ S + ∂Fy0 ∂ϕ dϕ + ∂Fy0 ∂ω dω + ∂Fy0 ∂κ dκ + Fy0
S S
) + b2 ( Y − Y S ) + c 2 ( Z − Z S ) ) + b3 ( Y − Y S ) + c 3 ( Z − Z S )
a1 ( X − X S ) + b1 (Y − YS ) + c1 ( Z − Z S ) Fx = x + f =0 a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S ) Fy = y + f a 2 ( X − X S ) + b2 (Y − YS ) + c 2 ( Z − Z S ) =0 a3 ( X − X S ) + b3 (Y − YS ) + c3 ( Z − Z S )
a1 x + a2 y − a3 f X − Xs = ( Z − Zs ) c x + c y − c f 1 2 3 Y −Ys = ( Z − Zs ) b1 x + b2 y − b3 f c1 x + c2 y − c3 f
x = − f y = − f
ZT
●单张像片定位 A
YT
Z X Y
是否还有别的方法? 是否还有别的方法?
XT
D
z′
z S
y
S′
y′
(3)求地面点坐标
x′
x y
a
o
y′
x
a′
o′ x′
ZT YT
A A
X − Xs a1 x + a 2 y − a 3 f Z − Zs = c x + c y − c f 1 2 3 Y − Ys = b1 x + b2 y − b3 f Z − Zs c1 x + c 2 y − c 3 f ′ X − Xs′ a1 x′ + a′ y′ − a′ f 2 3 = Z − Zs′ c′ x′ + c′ y′ − c′ f 1 2 3 Y − Ys′ = b′x′ + b′x′ − b′f Z − Zs′ c1 x′ + c′ y′ − c′ f ′ 2 3
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