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点云特征型面的边界曲线拟合及曲面裁剪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
点云特征型面边界曲线的拟合质量直接决定了对应曲面裁剪的质量。以机械零件点云模型为研究对象,针对点云分割型面的边界点识别、排序、拟合和曲面裁剪问题展开研究。基于场力法提取的边界点集,提出了基于最短距离法的边界点集排序和方向夹角阈值限定的边界点集去噪等预处理算法;采用局部二次多项式函数拟合估算边界点集曲率,提出了基于曲率突变点归属性判断的边界点集分段和拟合算法;通过控制点投影变换求取二维裁剪边界,提出了基于特征点集多边形凹凸性的二维边界曲线方向判断法。使用机械零件模型典型型面进行实验,验证了各阶段算法。该算法具有很好的适用性,可进一步扩展应用至复杂曲面边界裁剪。 相似文献
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基于多通道到达时间差(TDOA)的定位方法是声源到达方向(DOA)估计中的重要方法。其中,由TDOA到DOA的映射是该方法的一个关键,目前广泛采用的映射方法为最小二乘法。然而最小二乘法存在诸如声源位于阵列端射方向时性能急剧下降的问题。为克服这一缺点,提出了基于最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的映射方法。在支持向量机技术中,核函数的选取直接影响着支持向量机的性能,但之前的工作仅讨论了径向基核函数。针对声源DOA估计中的TDOA映射问题,研究了径向基核、多项式核以及线性核函数构造的LS-SVR对声源DOA估计的影响。 相似文献
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