萊特準則的橢圓擬合優(yōu)化算法
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普遍使用的代數(shù)距離最小的最小二乘（ LS）橢圓擬合算法簡單、易實現(xiàn)，但對樣本點無選擇，導致擬合結(jié)果易受誤差點影響，擬合不準確。針對此特性，提出了一種基于萊特準則的橢圓擬合優(yōu)化算法。首先，由代數(shù)距離最小的LS法對待擬合曲線進行橢圓擬合；其次，將待擬合曲線上的點與LS法擬合的橢圓的代數(shù)距離作為樣本點集，在驗證該樣本點集服從正態(tài)分布的情況下，采用萊特準則，將樣本點中值大于l 3al的點判定為野值并剔除，進行多次擬合，直至樣本點中無野值；最后，得到橢圓最優(yōu)擬合結(jié)果。仿真實驗結(jié)果表明，優(yōu)化算法的擬合誤差在1. 0%以下，相比同條件下的LS法，其擬合精度至少提高2個百分點。優(yōu)化算法的仿真結(jié)果與其在香煙圓度在線檢測中的實際應(yīng)用驗證了此算法的有效性。
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