matlab fit_circle

在 MATLAB 中，可以使用 `fitcircle` 函数来拟合圆形。该函数需要传入一个包含 x 和 y 坐标的矩阵作为输入，返回拟合出的圆心和半径。

以下是一个示例代码，演示如何使用 `fitcircle` 函数拟合一个包含随机噪声的圆形：

% 生成一个包含噪声的圆形
theta = linspace(0, 2*pi, 100)';
x = 2*cos(theta) + randn(size(theta));
y = 2*sin(theta) + randn(size(theta));

% 使用 fitcircle 函数拟合圆形
[x0, y0, r] = fitcircle([x, y]);

% 绘制拟合结果
figure;
plot(x, y, '.');
hold on;
theta_fit = linspace(0, 2*pi, 100)';
x_fit = r*cos(theta_fit) + x0;
y_fit = r*sin(theta_fit) + y0;
plot(x_fit, y_fit, 'r');
axis equal;

此代码将生成一个包含随机噪声的圆形，并使用 `fitcircle` 函数拟合出圆心和半径，最终绘制出拟合后的圆形。

相关问题

在这段代码中加入拟合水平直径标注figure; hold on; axis equal; plot(x1,z1,'.b'); theta = linspace(0,2*pi,100); x_cir = xc + R*cos(theta); z_cir = zc + R*sin(theta); plot(x_cir,z_cir,'r','LineWidth',2); % 绘制断面数据 plot(x_section, z_section, '.y', 'MarkerSize', 10); % 用上面求得的隧道两侧的拟合点，计算拟合水平直径值 diameter = abs(x_fit_right - x_fit_left); % 绘制拟合水平直径 plot([x_fit_left x_fit_right], [z_mid z_mid], '-g', 'LineWidth', 2); xlabel('x'); ylabel('z'); title('地铁盾构隧道第125环水平直径计算'); legend('Original Data','Fitting Circle', 'Section Data', 'Fitting Diameter');

您可以将拟合水平直径标注添加到代码中的如下位置：

% 绘制拟合水平直径
plot([x_fit_left x_fit_right], [z_mid z_mid], '-g', 'LineWidth', 2);

% 标注拟合水平直径值
text((x_fit_left + x_fit_right)/2, z_mid, sprintf('Diameter: %.2f', diameter));

这段代码将绘制拟合水平直径，并使用`text`函数将直径值标注在图上。请确保`x_fit_left`、`x_fit_right`、`z_mid`和`diameter`变量已经定义和计算正确。

另外，您可以根据需要调整线条颜色、线宽和标记样式等参数。

举例一个函数，用MATLAB编写基于circle映射的粒子群算法研究（每当迭代次数达到三时就进行两次circle映射迭代）求函数的最优解，并绘制适应度曲线图

好的，我会尽力回答你的问题。以下是一个基于circle映射的粒子群算法的MATLAB代码，用于求解函数的最优解：

function [best_pos, best_val, fit_curve] = circle_pso(func, dim, pop_size, max_iter)

% 初始化粒子群
pos = rand(pop_size, dim) * 10 - 5;
vel = rand(pop_size, dim) * 2 - 1;

% 计算适应度
fit = feval(func, pos');

% 记录最好的位置和适应度
[best_val, best_idx] = min(fit);
best_pos = pos(best_idx, :);

% 初始化适应度曲线
fit_curve = zeros(1, max_iter);

% 开始迭代
for i = 1 : max_iter
    % 进行两次circle映射
    if mod(i, 3) == 0
        pos = circle_map(circle_map(pos));
        vel = circle_map(circle_map(vel));
    end
    
    % 更新速度和位置
    r1 = rand(pop_size, dim);
    r2 = rand(pop_size, dim);
    vel = 0.5 * vel + 2 * r1 .* (best_pos - pos) + 2 * r2 .* (repmat(best_pos, pop_size, 1) - pos);
    pos = pos + vel;
    
    % 边界处理
    pos(pos > 5) = 5;
    pos(pos < -5) = -5;
    
    % 计算适应度
    fit = feval(func, pos');
    
    % 更新最好的位置和适应度
    [tmp_val, tmp_idx] = min(fit);
    if tmp_val < best_val
        best_val = tmp_val;
        best_pos = pos(tmp_idx, :);
    end
    
    % 更新适应度曲线
    fit_curve(i) = best_val;
end

% 绘制适应度曲线图
plot(fit_curve);
xlabel('迭代次数');
ylabel('适应度');
title('适应度曲线');

其中，`func` 是需要求解的函数句柄，`dim` 是问题的维度，`pop_size` 是粒子群的大小，`max_iter` 是最大迭代次数。该函数返回求解得到的最优位置 `best_pos`，最优适应度值 `best_val`，以及适应度曲线 `fit_curve`。

需要注意的是，在每当迭代次数达到三时，该函数会进行两次circle映射迭代，这是通过调用 `circle_map` 函数实现的，其代码如下：

function y = circle_map(x)
% circle映射
y = zeros(size(x));
y(x > 0) = sqrt(abs(x(x > 0))) .* cos(2 * pi * sqrt(abs(x(x > 0))));
y(x < 0) = sqrt(abs(x(x < 0))) .* sin(2 * pi * sqrt(abs(x(x < 0))));
end

该函数接受一个向量 `x`，返回一个经过circle映射处理后的向量 `y`。

希望这个代码对你有所帮助。