一种基于计算几何方法的最小包容圆求解算法.kdh

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最小二乘拟合圆介绍与推导

最小二乘拟合圆介绍与推导

最小二乘拟合圆介绍与推导最小二乘法(least squares analysis)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配。

最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小来寻找一组数据的最佳匹配函数的计算方法,最小二乘法通常用于曲线拟合(least squares fitting) 。

最小二乘圆拟合方法是一种基于统计的检测方法,即便是图像中圆形目标受光照强度不均等因素的影响而产生边缘缺失,也不会影响圆心的定位和半径的检测,若边缘定位精确轮廓清晰,最小二乘法可实现亚像素级别的精确拟合定位。

1.2VC实现的代码void CViewActionImageTool::LeastSquaresFitting(){if (m_nNum<3){return;}int i=0;double X1=0;double Y1=0;double X2=0;double Y2=0;double X3=0;double Y3=0;double X1Y1=0;double X1Y2=0;double X2Y1=0;for (i=0;i<m_nNum;i++){X1 = X1 + m_points[i].x;Y1 = Y1 + m_points[i].y;X2 = X2 + m_points[i].x*m_points[i].x;Y2 = Y2 + m_points[i].y*m_points[i].y;X3 = X3 + m_points[i].x*m_points[i].x*m_points[i].x;Y3 = Y3 + m_points[i].y*m_points[i].y*m_points[i].y;X1Y1 = X1Y1 + m_points[i].x*m_points[i].y;X1Y2 = X1Y2 + m_points[i].x*m_points[i].y*m_points[i].y;X2Y1 = X2Y1 + m_points[i].x*m_points[i].x*m_points[i].y;}double C,D,E,G,H,N;double a,b,c;N = m_nNum;C = N*X2 - X1*X1;D = N*X1Y1 - X1*Y1;E = N*X3 + N*X1Y2 - (X2+Y2)*X1;G = N*Y2 - Y1*Y1;H = N*X2Y1 + N*Y3 - (X2+Y2)*Y1;a = (H*D-E*G)/(C*G-D*D);b = (H*C-E*D)/(D*D-G*C);c = -(a*X1 + b*Y1 + X2 + Y2)/N;double A,B,R;A = a/(-2);B = b/(-2);R = sqrt(a*a+b*b-4*c)/2;m_fCenterX = A;m_fCenterY = B;m_fRadius = R;return;}---------------------作者:Jacky_Ponder来源:CSDN原文:https:///jacky_ponder/article/details/70314919 版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!。

同轴度误差最小包容圆有限元后处理算法

同轴度误差最小包容圆有限元后处理算法

同轴度误差最小包容圆有限元后处理算法
郑翔;阮志强;夏卫明;何小元
【期刊名称】《东南大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2009(039)006
【摘要】针对工作状态下机械零部件同轴度误差数据采集难的特点,结合有限元后处理,提出了一种通过求解一组投影圆心坐标的最小包容圆(最小外接圆)来实现分析同轴度误差的计算方法.将轴套分为n段,将每段内边界变形后的节点坐标向同一平面投影,采用最小二乘法拟合成圆,即可获得n个圆心坐标.为求这平面点列(n个有限点)的最小包容圆,将问题转化为非线性约束最优化问题.通过分区优化搜索算法求解目标.同时采用了遗传算法来验证,两者计算结果一致.
【总页数】5页(P1156-1160)
【作者】郑翔;阮志强;夏卫明;何小元
【作者单位】东南大学土木工程学院,南京210096;扬州大学机械工程学院,扬州225009;扬州柴油机有限责任公司技术开发部,扬州225006;扬州大学机械工程学院,扬州225009;东南大学土木工程学院,南京210096
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6;TK422
【相关文献】
1.最小包容区域法处理圆度误差的程序算法 [J], 曾新勇
2.用遗传算法求平面点列的最小包容圆 [J], 王洪发;刘捷
3.一种基于计算几何方法的最小包容圆求解算法 [J], 张勇;陈强
4.圆度误差的最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法评定精度之比较 [J], 田树耀
5.最小外接圆法和最大内切圆法圆度评估的快速算法 [J], 葛根焰;汤建勋
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用遗传算法求平面点列的最小包容圆

用遗传算法求平面点列的最小包容圆
Ab t a t I c i e ma u a t rn n d r c s i g,i i l y e uie o a c s he s a i g dfe - s r c :n ma h n n f cu g a d mo e p o e sn i t s awa s r q r d t c e st h p n i r
I so v o sy t a ln rp i ts th si n me a l ic ti b iu l h ta p a a o n e a n u r b e cr ums rb e ice .To g ta mi mu cr u c i ld cr ci l d cr l s e ni m ic ms rb e i-
摘要 : 在机械制造和模具加工 中, 常要评价 圆面的造 形误差 , 经 通常 引入平 面点列包 容 圆的几何概 念 , 然一 显 个平面点列有无数个包容圆。为求得最 小的包 容圆 , 立 了求平 面点列包 容 圆的数学模 型 , 求最小 包容 圆问题 建 将 转化为函数优化 问题 , 并用遗传算法解决 了这个函数最 优解 的求解 问题 。实测结 果表 明, 中求平 面点列最小 包 文
ce t e t a d l sb i o t n f r t e p o l m fg t n n mu cr u c il d cr l e p o — l ,a mah mai l c mo e u l t r s m h r b e o e t g a mi i m ic ms r e i e t t r b i t a o i b c o h l m f p i z g f n t n a d t o v e f n t n o t z t n w t e ei l o t m. T s r s l h w t a ,t e e o t o mii u ci n s le t u c i p i ai i g n t a g r h n o o h o mi o h c i e t e u t s o h t h s

基于遗传算法的封闭轮廓最小面积凸包围盒生成算法

基于遗传算法的封闭轮廓最小面积凸包围盒生成算法
效, 然而该方 法 求 出的包 围盒 只能 是矩 形 , 多情 许 况下 误差较 大 , 效果 并 不 是 很 理 想 。如 何 求 出任
约束条件 :
1 、 构成 一 凸 I 边 形 K; ) ) , T S
意封闭轮廓 的最小四边形包围盒一直是人们研究 的热点。本文基于遗传算法的思想提 出了任意封

6 — 3
维普资讯
刘 云 , 戴光明 , 王茂才
随机演化 , 即根据交叉概率 P 和变异概 率 P 。 进 点位于同一个象 限 , 则根据顶点 的坐标分别进行
行 杂交 和变异 , 之后根 据 适应 函数 进行 选 择 , 更新 编码 调整 。例 如 , 有 两个 顶 点位 于 第二 象 限 , 若 则 , 种群中的解 , 然后再进行下一代的演化 , 直至满足 这 两 个顶 点 中 坐标 小 的顶 点 的编 码为 2 坐标 然 停机条件方才结束 , 此时群体 中的最优解 即为最 大 的顶点 编码 为 3, 后 调整 另一 个顶 点 的编码 。 3 2 初始 种群 . 小面积 四边形包 围盒。本算 法 中, 初始种群 的规
2 凸 I边形 K包 围原始的凸 边形 ; ) T S
3 凸 I 边 形 K在 包 围 凸 n边形 的所 有 凸 m ) T S
闭轮廓的最小 凸多边形包围盒 的算法实现 , 算法 边 形 中面积 最 小 。 简单 , 速度快 , 效果显著。实际应用表明了该算法
的有效性与实用性。
2 算法思想
该算法的主要思路是 : 对于初始 群体 中的各 个 凸多边形包 围盒每个点 的坐标 , 用演化 的方法
1 问题 描 述
该问题简单地说就 是对 于一个 凸壳 ( 对于任 随机产生 。首先 随机产 生多个 符合要 求的包 围 意封闭区域可 以先求 出其封 闭轮廓 , 然后 再求其 盒 , 即包 围原 始 的凸 边形 的凸多 边形 , 然后进 行

ACM计算几何最小圆覆盖算法

ACM计算几何最小圆覆盖算法

平面上有n个点,给定n个点的坐标,试找一个半径最小的圆,将n 个点全部包围,点可以在圆上。

1. 在点集中任取3点A,B,C。

2. 作一个包含A,B,C三点的最小圆,圆周可能通过这3点,也可能只通过其中两点,但包含第3点.后一种情况圆周上的两点一定是位于圆的一条直径的两端。

3. 在点集中找出距离第2步所建圆圆心最远的D点,若D点已在圆内或圆周上,则该圆即为所求的圆,算法结束.则,执行第4步。

4. 在A,B,C,D中选3个点,使由它们生成的一个包含这4个点的圆为最小,这3 点成为新的A,B,C,返回执行第2步。

若在第4步生成的圆的圆周只通过A,B,C,D 中的两点,则圆周上的两点取成新的A和B,从另两点中任取一点作为新的C。

程序设计题解上的解题报告:对于一个给定的点集A,记MinCircle(A)为点集A的最小外接圆,显然,对于所有的点集情况A,MinCircle(A)都是存在且惟一的。

需要特别说明的是,当A为空集时,MinCircle(A)为空集,当A={a}时,MinCircle(A)圆心坐标为a,半径为0;显然,MinCircle(A)可以有A边界上最多三个点确定(当点集A中点的个数大于 1时,有可能两个点确定了MinCircle(A)),也就是说存在着一个点集B,|B|<=3 且B包含与A,有MinCircle(B)=MinCircle(A).所以,如果a不属于B,则MinCircle(A-{a})=MinCircle(A)。

如果MinCircle(A-{a})不等于MinCircle(A),则a属于B。

所以我们可以从一个空集R开始,不断的把题目中给定的点集中的点加入R,同时维护R的外接圆最小,这样就可以得到解决该题的算法。

不断添加圆,维护最小圆。

如果添加的点i在圆内,不动,否则:问题转化为求1~I的最小圆:求出1与I的最小圆,并且扫描j=2~I-1,维护(1)+(i)+(2~j)的最小圆,如果找到J不在最小圆内,问题转化为:求(1~J)+(i)的最小圆。

计算几何 最小圈

计算几何 最小圈

计算几何最小圈
在计算几何中,最小圈是包含给定点集的最小的圆。

也可以称之为最小包围圆或最小外接圆。

求解最小圈的常用算法是Welzl 算法(也称为随机增量法)和Graham's Scan算法。

以下是一般的最小圈求解步骤:
1.输入点集:给定一组点集P。

2.初始化最小圈:选择初始最小圈C,可以是一个已知的圆
(如两个点之间的线段的中点为圆心,半径为两端点之间
的距离的一半),或者一个空圆。

3.递归算法:使用递归算法依次考虑每个点p属于P。

对于
每个点p,进行以下判断:
o如果点p在当前最小圈C内,则继续处理下一个点。

o如果点p在当前最小圈C外,则更新最小圈C使之包含点p,并递归地考虑剩余点集。

4.递归基:当递归到只剩下一个点或没有点时,结束递归,
最小圈已经找到。

5.输出最小圈:返回找到的最小圈C作为结果。

最小圈的求解算法可以根据具体情况进行优化,例如根据点的位置进行顺序处理,避免计算不必要的点。

Welzl算法和Graham's Scan算法都能在较高效的时间复杂度内找到最小圈。

需要注意的是,最小圈的求解问题可以有多种变种和扩展,具体算法和实现因问题和条件的不同而有所差异。

圆度误差的最小二乘法_最小包容区域法和最优函数法评定精度之比较

圆度误差的最小二乘法_最小包容区域法和最优函数法评定精度之比较

圆度误差的最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法评定精度之比较田树耀(福建华侨大学机电学院,泉州362021)摘 要 目的在于寻找符合最小条件的圆度误差评定方法。

首先详细介绍圆度误差评定的最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法的算法模型与实现方法;然后,在三坐标测量机上对被测圆进行采样点坐标数据提取,分别用最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法对给定圆进行误差评定。

结果表明,最小包容区域法评定精度最高,最优函数法评定精度次之,最小二乘法评定精度较低。

关键词 圆度误差;最小二乘法;区域搜索;M TALAB;评定精度0 引言圆度公差是评价回转体零件的一项重要精度指标,它用于控制被测圆柱面任一正截面上的实际圆相对于理想圆的变动量[1]。

圆度误差的大小将直接影响到零件的回转精度、配合面的接触状况及耐磨性等,因此圆度误差的精确测量与评定无论对零件合格性的判定,还是对圆度误差产生原因的判断与消除都是十分重要的。

随着三坐标测量机、圆度仪等自动数据采集仪器日益广泛的应用,坐标测量值原则越来越有取代测量特征参数原则和控制实效边界原则之势成为圆度误差的主要测量原则[2]。

基于测量坐标值原则下圆度误差的测量一般在圆度仪或三坐标测量机上实现。

G B/T7235-2004规定了圆度误差的4种评定方法:最小区域法、最小二乘法、最小外接圆法和最大内接圆法[3]。

其中,最小二乘法因其理论成熟、算法简便易行等优点应用最为普遍,甚至被列为欧美国家的标准。

但最小二乘法并不能提供满足最小条件的圆度误差评定结果。

研究人员研究了多种方法以获得最小区域的圆度误差评定结果,但这些方法大都由于算法复杂,不易被工程实际人员掌握。

本文提出最优函数法评定圆度误差的数学模型,深入探讨了最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法的算法模型与实现方法。

1 圆度误差评定的最小二乘法设(x i,y i),i=1,2,…,n,n>3为被测实际圆周上的测量采样点。

用带约束的最小二乘法拟合平面圆曲线_刘元朋

用带约束的最小二乘法拟合平面圆曲线_刘元朋

圆度误差 e 1 409 048 84 1 987 828 97 3 549 070 98 1 413 002 70
图 1 4 种算法对表 1 中数据的拟合效果
10 期
刘元朋等 : 用带约束的最小二乘法拟合平面圆 曲线
1385
图 2 4 种算法对表 2 中数据的拟合效果
(廖 平 , 喻寿益 基于 遗传算法 的圆的半 径测量 [ J ] 计量
4


学报 , 2001, 22( 2) : 87~ 89) [ 3] Xu Guowang, Liao M ingchao A variet y of methods of fit circle [ J] Journal of W uhan Polyt echnic U niversit y, 2002( 4) : 104 武汉工 业学院 学 ~ 105( in Chinese) ( 徐国旺 , 廖明潮 拟合 圆的几种 方法 [ J] 报 , 2002( 4) : 104~ 105) [ 4] Liu Shuhua, Wen Liangqi, Q u Jianw u Fit ting met hod w it h least square curves for non -circular curve [ J] N ew T echnology & N ew Process, 2001( 7) : 12~ 14( in Chinese) ( 刘书华 , 文良起 , 瞿建武 非圆曲线的最小二乘拟合 法 [ J] 新技术新工艺 , 2001( 7) : 12~ 14) et al Fit t ing [ 5] Fit zgibbon A, Pilu M , Fisher R B D irect least square fit t ing of ellipses [ J] [ 6] IEEE T ransact ions on Pat t ern A nalysis and M a chine Intelligence, 1999, 21( 5) : 476~ 480 Gander W, G olub G H, St rebel R Least - square fit ting of circles and ellipses [ J] [ 7] BIT, 1994, 34( 4) : 558~ 578 Fait hf ul least - squares

一种基于Partial EIV模型的圆曲线拟合解法

一种基于Partial EIV模型的圆曲线拟合解法

一种基于Partial EIV模型的圆曲线拟合解法邱德超;鲁铁定;邓小渊【摘要】针对圆曲线拟合问题,以圆曲线的参数方程为基础建立圆曲线拟合的EIV 模型,根据系数矩阵的特点将模型转化为更合理的Partial EIV模型,通过公式变形为最小二乘形式,采用两步迭代法求解模型参数,保证系数矩阵中相同元素的改正数一致,常数元素的改正数为零.算例数据结果表明,所提算法的可行性、拟合精度相对较优.【期刊名称】《大地测量与地球动力学》【年(卷),期】2018(038)011【总页数】5页(P1191-1195)【关键词】圆曲线拟合;参数方程;总体最小二乘;Partial EIV模型【作者】邱德超;鲁铁定;邓小渊【作者单位】东华理工大学测绘工程学院,南昌市广兰大道418号,330013;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,南昌市广兰大道418号,330013;云浮市国土资源和城乡规划管理局,广东省云浮市云城区府前路11号,527300;东华理工大学测绘工程学院,南昌市广兰大道418号,330013;流域生态与地理环境监测国家测绘地理信息局重点实验室,南昌市广兰大道418号,330013;浙江省地理信息中心,杭州市保俶北路83号,310012【正文语种】中文【中图分类】P207针对圆曲线拟合问题,许多学者进行了各种算法研究。

文献[1]以圆曲线一般方程为基础,采用最小二乘原理求解出圆曲线参数;文献[2]同样以圆曲线一般方程为基础,以原半径与拟合半径的几何距离差值平方和最小为准则,使用泰勒公式展开成最小二乘形式迭代求解;文献[3]以圆曲线正交距离残差平方和最小为拟合准则,基于参数方程提出采用正交最小二乘法拟合圆曲线;文献[4]采用总体最小二乘(total least square,TLS)算法求解待定参数;文献[5]提出利用协方差传播定律定权的加权总体最小二乘(weight total least square, WTLS)算法解算圆拟合参数的思想,但缺少实例;文献[6]在参数方程的拟合模型中采用总体最小二乘算法求解拟合参数,但平差计算量较大;文献[7]以圆曲线参数方程为基础构建拟合模型,采用最小二乘(least square,LS)算法取得较好的效果,但中间参数初始值的确定较为复杂。

bouncing bubble最小圆算法-概述说明以及解释

bouncing bubble最小圆算法-概述说明以及解释

bouncing bubble最小圆算法-概述说明以及解释1. 引言1.1 概述在计算机图形学和几何算法中,最小圆算法是一个常见的问题,可以解决许多实际应用中的计算几何问题。

其中,bouncing bubble最小圆算法是一种经典的最小圆算法之一。

该算法的核心思想是通过不断迭代地调整圆的半径和位置,使得所有给定点都位于圆的边界上,并且圆的半径尽可能小。

通过这种方式,我们可以找到一个包含所有给定点的最小圆。

本文将介绍bouncing bubble最小圆算法的原理、步骤和应用,希望能够帮助读者更好地理解和运用这个经典的算法。

1.2 文章结构本文将首先介绍bouncing bubble最小圆算法的背景和概念,包括其应用领域和重要性。

接着将详细阐述算法原理,包括如何通过计算最小圆来实现对气泡运动的有效监测和控制。

然后将分步介绍算法的具体步骤,包括数据预处理、圆心计算和最小圆半径的确定。

最后将探讨算法在实际中的应用场景,例如物流配送、智能交通管理等方面的潜在应用。

通过以上内容的详细介绍,读者将能够全面了解bouncing bubble 最小圆算法的原理和实现方式,以及其在不同领域的应用价值。

同时,文章还将对算法的优缺点进行分析和评价,最后展望其未来在科学研究和工程技术领域的发展前景。

1.3 目的:在本文中,我们的目的是介绍和讨论bouncing bubble最小圆算法。

该算法是一种用于寻找一组点的最小外接圆的算法,它具有快速、高效和精确的特点。

通过深入研究和分析该算法的原理和步骤,我们希望读者能够了解如何通过简单的计算和迭代过程找到最小外接圆,从而为解决实际问题提供一个有效的工具。

此外,我们还将讨论该算法的应用场景和实际案例,以便读者能够更好地理解其在不同领域的实际应用和价值。

通过本文的阅读,读者将能够深入了解bouncing bubble最小圆算法,并在需要时能够灵活运用该算法来解决实际问题。

2. 正文2.1 算法原理Bouncing bubble最小圆算法是一种用于寻找包含一组给定点的最小圆的算法。

最小外接圆法评定圆度误差值的程序设计技术_郝宏伟

最小外接圆法评定圆度误差值的程序设计技术_郝宏伟

第26卷第4期河北科技大学学报V ol.26,No.4 2005年12月Journal o f Hebei U niv ersity of Science and T echnolog y Dec.2005文章编号:1008-1542(2005)04-0295-04最小外接圆法评定圆度误差值的程序设计技术郝宏伟1,于荣贤1,解景浦1,范淑果2(1.河北工业职业技术学院机电系,河北石家庄050019;2.河北师范大学职业技术学院,河北石家庄050031)摘要:在介绍了利用最小外接圆判别准则快速精确求解圆度误差的基本思想和用最小外接圆法评定圆度误差的程序设计技术的基础上,根据最小外接圆法快速精确求解圆度误差的基本思想,利用本文所述的程序设计技术,能够设计出圆度误差评定软件,以较好地实现三坐标测量数据的圆度误差评定。

关键词:最小外接圆法;圆度误差值;程序设计技术中图分类号:T G801文献标识码:AM inimum circumscribeb circle method for evaluation of the errors of the circle roundness by using programmer methodH AO H ong-w ei1,YU Rong-x ian1,XIE Jing-pu1,FAN Shu-g uo2(1.Department of M achinery and Electr onics,H ebei Institute of Vo cat ion and T echno lo gy,Shijiazhuang H ebei050019,China;2.Vo cat ion and T echno lo gy Inst itute,H ebei No rmal U niversit y,Shijiazhuang H ebei050031,China)Abstract:T his article intro duces a fast and accur ate arithmet ic method by the judg ement standar d of using the minimum cir-cumscr ibeb circle fo r evaluat ing the er ro rs of ro undness,and designs a pro gr am for ev aluation of the err ors of the circle r ound-ness.U sing the method and the pr og ram.we have develo ped a softw are t o evaluat e the circle roundness,and realize the three co or dinate measurement o f the roundness.Key words:minimum circumscr ibeb cir cle;r oundness er ro r;pr og ram design圆度误差的评定方法有最小二乘法、最小区域法、最小外接圆法和最大内接圆法。

最小二乘圆计算的新方法

最小二乘圆计算的新方法

最小二乘圆计算的新方法嘿,朋友们!今天咱来聊聊最小二乘圆计算的新方法。

你说这圆啊,在咱生活中那可是无处不在。

就好比那odotodotodot odot 的泡泡,圆溜溜的多可爱呀!那最小二乘圆是啥呢?简单来说,就是找到一个最能符合一堆数据点的那个圆。

这可不简单呐,就好像在一堆乱糟糟的珠子里找出串起来最漂亮的那一串。

以前的方法呢,可能就像是走老路,虽然也能到目的地,但有时候会绕点弯子。

现在的新方法,那可就不一样啦!它就像是给咱开了条捷径,能更快更准地找到那个最合适的圆。

你想想看,要是工程师们在设计什么精密仪器的时候,用这个新方法来计算圆,那得多高效呀!就像给机器装上了最精准的零件,让它能更好地运转。

或者说艺术家在创作的时候,想要画个完美的圆形图案,有了这个新方法,那画出来的圆不就更漂亮更传神嘛!这就好比给他们的作品注入了灵魂。

那这个新方法具体是怎么操作的呢?哎呀,这里面的门道可多了去了。

就像是解一道复杂的谜题,得一步一步地来。

得先分析那些数据点,就像侦探找线索一样,然后通过一系列巧妙的计算和处理,慢慢地把那个圆给“揪”出来。

它不是那种死板的方法,而是充满了灵活性和创造性。

就好像跳舞一样,根据音乐的节奏和旋律,跳出最优美的舞步。

而且啊,这个新方法还特别实用。

不管是在科学研究中,还是在日常生活里,都能派上大用场。

你说,这是不是很厉害呀?比如说在建筑领域,要建造一个圆形的建筑,用这个新方法来计算,就能保证建筑的形状更加完美。

这不就跟咱盖房子要把根基打牢是一个道理嘛!再比如在制造业,生产圆形的零件,用这个新方法,那生产出来的零件质量肯定更高呀!这可不是吹的,这是实实在在的好处。

总之,最小二乘圆计算的新方法,就像是给咱打开了一扇通往更精确、更高效世界的大门。

咱可得好好利用起来,让它为咱的生活和工作带来更多的便利和惊喜!这可不是我瞎吹,你自己去试试就知道啦!。

一种基于计算几何方法的最小包容圆求解算法

一种基于计算几何方法的最小包容圆求解算法

一种基于计算几何方法的最小包容圆求解算法
张勇;陈强
【期刊名称】《图学学报》
【年(卷),期】2007(028)003
【摘要】为实现点集最小包容圆(最小外接圆)的求解,将计算几何中的α-壳的概念应用到最小包容圆的计算过程,提出了一种精确有效的最小包容圆求解算法.根据α-壳定义及最小包容圆性质,证明当1/α等于最小包容圆半径时点集的α-壳顶点共圆,1/α小于最小包容圆半径时α-壳不存在,1/α大于最小包容圆半径时随着1/α减小α-壳顶点数逐渐减小的规律.将α-壳顶点数目作为搜索最小包容圆半径的依据,实现了最小包容圆半径的搜索和最小包容圆的求解.
【总页数】5页(P97-101)
【作者】张勇;陈强
【作者单位】清华大学机械工程系先进成形制造重点实验室,北京,100084;清华大学机械工程系先进成形制造重点实验室,北京,100084
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于最远Voronoi图的最小外接圆求解方法 [J], 雷玉常;王代华;袁刚
2.一种基于递归堆调整方法的最小生成树求解算法 [J], 殷雯;徐海军;马佩勋
3.基于无源RFID的最小包容圆自适应定位法 [J], 边江南;刘洪武
4.一种基于最小二乘圆动态特征分析的圆度误差稳健评估方法 [J], 曹志民;吕秀丽;韩建;吴云;宋鸿梅;赵丽华
5.一种使用最小包容区域法基于旋转变换求解平面度误差的方法 [J], 吕震宇
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最小包容区域

最小包容区域

直径的包容区域。
3)跳动:
分为圆跳动和全跳动。
圆跳动指被测实际表面绕基准 轴线作无轴向的回转一周时,在指
定方向上指示器测得的最大读数差。
全跳动指被测实际表面绕基准轴 线作无轴向移动的回转,同时指示 器作平行或垂直于基准轴线的直线 移动,在整个测量过程中指示器测
得的最大读数差。
1)定向误差
指被测实际要素对一具有确定方向的 理想要素的变动量。
定向误差值用定向最小包容区域(简
称定向最小区域)的宽度或直径表示。
定向最小区域是指按理想要素的方向
包容被测实际误差时,具有最小宽度或直 径的包容区域。
2)定位误差:
指被测实际要素对一具有确定位置
的理想要素的变动量。
定位误差值用定位最小包容区域的 宽度或直径表示。 定位最小区域指以理想要素定位来 包容被测实际要素时,具有最小宽度或
形状和位置误差概念形状和位置误差是指被测实际要素对其理想要素的变动量形状误差评定形状误差时应使理想要素的位置符合最小条件最小条件被测实际要素对其理想要素的最大变动量为最小形状误差值的大小用最小包容区域简称最小区域的宽度或直径表示最小包容区域指包容被测要素时具有最小宽度和直径的包容区域用最小包容区域评定形状误差值的方法称为最小区域法直线度评定最小区域法相间准则近似法两端点连线法平面度评定最小区域法交叉准则直线准则三角形准则近似法对角线法三点法例用测微仪按下图所示的分布方法测量个点测得值如图所示请确
5.3 形状和位置误差
概念: 形状和位置误差是指被测实际 要素对其理想要素的变动量。
5.3.1 形状误差:
评定形状误差时,应使理想要素的
位置符合最小条件。 最小条件:被测实际要素对其理想
要素的最大变动量为最小。

基于无源RFID的最小包容圆自适应定位法

基于无源RFID的最小包容圆自适应定位法

基于无源RFID的最小包容圆自适应定位法边江南;刘洪武【期刊名称】《计算机与现代化》【年(卷),期】2013(000)001【摘要】In order to meet the development of the more and more high-accuracy of RFID indoor localization system, this paper puts forward a localization system which joins the adaptive K-nn algorithm of LANDMARC system with " the smallest inclusive circle localization algorithm". Furthermore, to match up the adaptive K-nn algorithm, the active reference tag is replaced with passive reference tag, the topology of them is arranged as regular triangle network which can prove the performance of localization, and make the system an intelligent unity. The simulation results show that this algorithm can effectively prove the accuracy of localization system.%为了适应对精确度要求越来越高的RFID室内定位系统的发展,本文提出一种将“最小包容圆定位法”与LAND-MARC算法中采用自适应K 临近法相结合的定位系统,通过最小包容法找到目标的定位坐标.此外,为了配合本文所采用的算法,本文还用无源参考标签代替有源参考标签,拓扑结构布设为可以提高定位性能的正三角形网络形式,使整个系统得到很好的统一.仿真结果表明,最小包容圆自适应算法可以大大提高定位系统的精确度.【总页数】5页(P33-36,39)【作者】边江南;刘洪武【作者单位】南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063;南昌航空大学信息工程学院,江西南昌330063【正文语种】中文【中图分类】TP301.6【相关文献】1.一种基于计算几何方法的最小包容圆求解算法 [J], 张勇;陈强2.圆度误差的最小二乘法、最小包容区域法和最优函数法评定精度之比较 [J], 田树耀3.最小相位误差单星无源定位法 [J], 陆安南;杨小牛4.最小二乘定位法在单机无源定位中的应用 [J], 谷瑞;李泉;李科海5.最小二乘定位法在单机无源定位中的应用 [J], 谷瑞[1];李泉[1];李科海[2]因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

一种计算带有圆弧曲边多边形最小封装矩形的方法

一种计算带有圆弧曲边多边形最小封装矩形的方法

一种计算带有圆弧曲边多边形最小封装矩形的方法
王楚奇
【期刊名称】《铁道勘察》
【年(卷),期】2015(000)006
【摘要】在大型铁路或公路钢桁架桥梁中,其杆件和节点主要由不同形状和尺寸
的平面钢板采用焊接或高强螺栓等方式拼接而成。

在完成桥梁的BIM三维模型后,工程师需要计算钢板的最小外包尺寸以形成BOM表。

常用的三维建模软件如Solidworks本身不具备这样的功能,需要进行二次开发。

针对该需求,提出一种
用于计算带有曲边(曲边为圆弧)的多边形(下略称曲边多边形)的最小封装矩形的方法。

由于输入数据具有规则性,该方法将输入的曲边以一定规则离散化,化为离散点集后以快包法( Akl-Toussaint启发式)或格雷厄姆法与旋转卡壳算法求得最小封装矩形的4个顶点坐标,随后求得矩形的长和宽。

【总页数】4页(P82-84,85)
【作者】王楚奇
【作者单位】香港城市大学,香港 999077
【正文语种】中文
【中图分类】U442;TB21
【相关文献】
1.基于位图的排样多边形最小包络矩形求解 [J], 张鹏程;王春艳
2.基于最小外接矩形的直角多边形拟合算法 [J], 柳娜;孙晓亮;谭毅华
3.基于最小包络矩形的不规则凸多边形的三角形处理算法 [J], 王淑青;陈军;潘健;张子蓬;袁晓辉;何莉
4.圆弧路径法,一种新的多边形变形方法 [J], 杨洁;白宝钢
5.一种带有Leakage 项的修正最小二乘估计算法 [J], 王化建;续敏;初学导
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计算最小区域圆及圆度误差的交叉弦线法

计算最小区域圆及圆度误差的交叉弦线法

计算最小区域圆及圆度误差的交叉弦线法
王德平
【期刊名称】《哈尔滨理工大学学报》
【年(卷),期】1998(003)004
【摘要】提出了一种处用计算机求解圆度误差值时,确定最小区域圆圆心位置的快速精确算法-交叉弦线法,并在理论上进行了证明,推导出了数学计算公式,给出了求解最小区域圆的步骤和流程。

通过对比实验,该算法得出的结果无原理误差和逼近误差,处理速度快,易于编程。

【总页数】4页(P14-17)
【作者】王德平
【作者单位】哈尔滨理工大学
【正文语种】中文
【中图分类】TG834
【相关文献】
1.最小区域法评定圆度误差的程序设计技术 [J], 郝宏伟;解景浦;杨建芳;范淑果
2.最小区域法评定圆度误差的计算机实现方法 [J], 郝宏伟;刘顺芳;范淑果
3.圆度误差评定中最小区域圆法的计算机叠代算法 [J], 玄兆燕;常秀辉
4.最小区域圆法评定圆度误差的快速算法 [J], 解彩桂;郑虎山
5.圆度误差最小区域法的微机计算法 [J], 万华
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2007年 工 程 图 学 学 报2007第3期 JOURNAL OF ENGINEERING GRAPHICS No.3一种基于计算几何方法的最小包容圆求解算法张 勇, 陈 强(清华大学机械工程系先进成形制造重点实验室,北京 100084)摘要:为实现点集最小包容圆(最小外接圆)的求解,将计算几何中的α-壳的概念应用到最小包容圆的计算过程,提出了一种精确有效的最小包容圆求解算法。

根据α-壳定义及最小包容圆性质,证明当1/α等于最小包容圆半径时点集的α-壳顶点共圆,1/α小于最小包容圆半径时α-壳不存在,1/α大于最小包容圆半径时随着1/α减小α-壳顶点数逐渐减小的规律。

将α-壳顶点数目作为搜索最小包容圆半径的依据,实现了最小包容圆半径的搜索和最小包容圆的求解。

关键词:计算机应用;优化算法;计算几何;最小包容圆;α-壳中图分类号:TP 391文献标识码:A 文章编号:1003-0158(2007)03-0097-05Algorithm for Minimum Circumscribed Circle Detection Based onComputational Geometry TechniqueZHANG Yong, CHEN Qiang( Key Laboratory for Advanced Manufacturing by Materials Processing Technology,Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China )Abstract: α-hulls are applied to calculate the minimum circumscribed circle (MCC) of point set and an accurate and effective method for MCC detection is established through finding the least squares circle of the point set and iteratively approaching the MCC with recursive subdivision. Several theorems concerning the properties of α-hulls are presented. If 1/α is equal tothe radius of points’ MCC, all vertices of the α-hull will be on the same circle. When 1/α is larger than the MCC’s radius, the number of vertices of α-hulls will decrease with decreasing of 1/α, andthe number of vertices’ number will reach zero when 1/α is smaller than MCC’s radius. From the above rules, an algorithm for detecting MCC is developed, and experimental results show this algorithm is reliable.Key words: computer application; optimized algorithm; computational geometry; minimum circumscribed circle; α-hull收稿日期:2005-12-20基金项目:国家自然科学基金资助项目(50275083);高校博士点基金资助项目(20020003053)点集P的最小包容圆(有些文献称最小外接圆)是指包容P的所有圆中半径最小的圆(在该文中,若称“区域A包容集合B”是指B中所与元素均位于区域A的内部或A的边界上,下同)。

最小包容圆的概念广泛应用于计算机图形学、计量学、机械加工等领域。

最小包容圆(最小外接圆)法是进行圆度误差评定的一种重要方法。

目前对最小包容圆的求解大多采用优化搜索算法。

这些算法通常是将圆心作为优化参数、半径作为优化目标。

但是,这些优化算法通常计算时间长、效率低,甚至有时不能找到真正的最小包容圆。

计算几何是20世纪70年代出现的一个研究领域。

文献[1],[2]将计算几何中的V oronoi图应用到最小包容圆的求解,但是V oronoi图的计算比较复杂。

该文引入了计算几何中α-壳的概念,提出了一种精确、高效的最小包容圆求解算法。

1 α-壳(α-hull)的定义文献[3]中给出了平面内点集P的α-壳的定义,α-壳是凸壳概念的延伸。

在定义α-壳之前,先给出了α-盘(α-disc)的定义(如图1)如下:定义1 对于任意实数α:当α>0时,α-盘定义为平面内半径为1/α的圆内包容的所有区域;当α=0时,α-盘定义为一条直线一侧的半平面;当α<0时,α-盘定义为平面内半径为-1/α的圆外及圆上的所有区域。

α>0α=0α<0图1 不同取值情况下的α-盘α-壳的定义如下:定义2 对于平面内有限点集P及实数α,所有包容P的α-盘的交集定义为点集P的α-壳,P中位于α-壳边界上的点称为α-壳的顶点。

从定义2可知,当α >0时,P的α-壳为所有包容P的半径为1/α的圆盘的交集;当α=0时,P的α-壳就是P的凸壳;当α<0时,P的α-壳的为所有不包含P中任意一点半径为-1/α的圆盘的补集的交集。

图2给出了上面3种情况下的α-壳。

(a) (b)-1/(c) (d)(a) α>0; (b) α =0; (c, d) α <0图2不同取值情况下α-壳根据α-壳的定义易得出下面结论:(1)当α >0时,对于点集P内的某一点,若能够找到一个通过该点且半径为1/α的圆包容点集P的所有点,那么该点必为点集P的α-壳顶点;(2)当α<0时,对于点集P内的某一点,若能够找到一个通过该点且半径为-1/α的圆使得P的所有点在圆外或者在圆上,那么该点必为点集P的α-壳顶点。

文献[4]对文献[5]计算凸壳的算法进行了拓展,得出平面点集α-壳的计算算法,该算法的时间复杂度为O(n)2 几则定理的提出根据α-壳的定义及有关性质,该文推导出如下定理。

定理1设P为平面内有限点集;P的最小包容圆为圆C0,半径为R0;R为实数,且满足R>R0。

那么,点集P中位于圆C0上的点一定为·98· 工 程 图 学 学 报 2007年P的α-壳(1/α =R)的顶点。

证明设点p为P中位于最小包容圆上的点,那么过p一定能作一个半径为R0的圆,且该圆包容P中所有点。

因R >R0,那么,过p一定能够作一个半径为R的圆包容P中所有点。

根据α-壳的定义,点p一定是P的α-壳(1/α = R)的顶点。

定理1证毕。

定理2设P为平面内有限点集;P的最小包容圆为圆C0,半径为R0;R为正实数,且满足R<R0。

那么,点集P的α-壳(1/α = R)不存在。

证明假设点集P的α-壳(1/α =R)存在,那么至少有一点p为α-壳的一个顶点,根据α-壳的定义,过点p至少可以做一个半径为R的圆C 包容P的所有点。

由于圆C包容P的所有点,那么R一定大于或等于P的最小包容圆半径R0,这与已知条件R<R0矛盾。

假设不成立。

定理2证毕。

定理3设P为平面内有限点集,那么,点集P只有一个最小包容圆。

证明如图3,假设点集P有两个最小包容圆C1和C2,其半径分别为R1和R2。

若C1和C2同时为P的最小包容圆成立,那么,必有R1=R2成立。

由于圆C1和C2为两个不同的圆,那么,两圆的圆心点必为平面内不同的两个点。

圆C1和C2相交于两个点A和点B,因为圆C1和C2均包容点集P,记P⊆C1和P⊆C2,那么,有P⊆(C1∩C2)从图3可以看出,以AB为直径作圆C3,必有(C1∩C2)⊂C3那么,P⊆C3即圆C3包容点集P。

因|AB|<2R1,即圆C3的半径小于圆C1、C2的半径,这与圆C1、C2为最小包容圆相矛盾,假设不成立。

定理3证毕。

定理4 设P为平面内有限点集,点集P1和点集P2分别为P的α1-壳(1/α1=R1)和α2-壳(1/α2=R2)的顶点,R0为P的最小包容圆半径,且满足0<R0≤R1<R2,那么,P1⊆P2。

ABC2C3C1图3 定理3证明用图证 明 设点p为点集P1中的任意一点,那么过点p至少一定可以做一个半径为R1的圆C1包容P中的所有点,即P⊂C1因R1<R2,那么,过点p一定可以做一个半径为R2的圆C2包容圆C1,即C1⊂C2那么P⊂C2即圆C2包容P,又点p在圆C2上,那么,点p为点集P的α2-壳(1/α2=R2)的顶点,即p⊂P2因p为P1中的任意一点,那么P1中所有点都属于P2,即P1⊆P2定理4得证。

从定理4可以看出,对于某一已知点集P,当1/α由R2减小到R1时,P的α-壳顶点数目减少或不变。

定理5 设P为平面内有限点集,R0为P的最小包容圆半径,那么,P的α-壳(1/α =R0)所有顶点共圆。

证明设点p为P的α-壳(1/α =R0)的任意顶点,那么过点p至少能过作一个半径为R0的圆C包容P的所有点。

因R0为P的最小包容圆半径,由定理3可知圆C必为P的最小包容圆。

那么,点p在P的最小包容圆上。

同理可证,对于P的α-壳(1/α =R0)的任意顶点均在P的最小包容圆上。

定理5得证。

第3期 张 勇等:一种基于计算几何方法的最小包容圆求解算法 ·99·3 最小包容圆求解算法由前面定理1~5可知,对于已知的平面中点集P={p1, p2, …, p m},P的最小包容圆半径为R0,任意的正实数r,P的α-壳(1/α=r)的顶点数目n与r有关,并满足下面规律:(1)r =+∞时,n为P的凸壳顶点数目;(2)r>R0时,随着r的减小,n逐渐减小;(3)r =R0时,α-壳(1/α =r)的所有顶点共圆;(4)r <R0时,n=0。

从n与r的上述变化关系,对于某一点集P 可以根据其α-壳(1/α =r)的顶点数目判断r与其最小包容圆半径R0的大小关系,并不断改变r,计算P的α-壳(1/α =r)的顶点,当α-壳(1/α =r)的所有顶点共圆时的顶点即为位于P的最小包容圆上的点,求得最小包容圆半径即可。

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