JPH0769185B2 - Data smoothing method and apparatus - Google Patents

Data smoothing method and apparatus

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JPH0769185B2
JPH0769185B2 JP2243353A JP24335390A JPH0769185B2 JP H0769185 B2 JPH0769185 B2 JP H0769185B2 JP 2243353 A JP2243353 A JP 2243353A JP 24335390 A JP24335390 A JP 24335390A JP H0769185 B2 JPH0769185 B2 JP H0769185B2
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point
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angle
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Inventor
雅人 田中
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山武ハネウエル株式会社
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Description

【発明の詳細な説明】 [産業上の利用分野] 本発明は、ノイズや確率的ばらつきを含む多数のデータ
から真の値を測定するために用いられるデータスムージ
ング方法と、それを実施するための装置に関する。
TECHNICAL FIELD The present invention relates to a data smoothing method used for measuring a true value from a large number of data including noise and stochastic variation, and a method for implementing the same. Regarding the device.

[従来の技術] プラントなどのシステムの状態観測に代表されるよう
に、ノイズや確率的ばらつきのため、観測値そのものか
らはシステムの状態や状態変化の傾向を正確に把握し或
は測定することができない場合が多くある。このような
場合でも、システムの数学モデルが正確に記述でき且つ
ノイズの統計的性質も把握されているならば、カルマン
・フィルタにより状態推定を行なうことはできる。
[Prior Art] As typified by the state observation of a system such as a plant, due to noise and stochastic variations, it is necessary to accurately grasp or measure the state of the system and the tendency of the state change from the observed values themselves. There are many cases where you cannot do it. Even in such a case, if the mathematical model of the system can be accurately described and the statistical property of noise is known, the state estimation can be performed by the Kalman filter.

しかし、実際に存在するシステムは数学モデルで記述で
きないものが多く、当然これらのシステムについては、
カルマン・フィルタのような客観的な状態推定を行うこ
とは難しい。
However, many systems that actually exist cannot be described by mathematical models.
It is difficult to perform objective state estimation like the Kalman filter.

例えば、第14図に示すように、非定常ノイズによって乱
されている観測値に対しては、観測した値そのものをシ
ステムの状態あるいは状態変化の傾向として扱うことは
できない。この場合、従来技術では、回帰直線や移動平
均などの統計的手法によって分析するようにしている
が、第15図に示すように、ごく稀に例外的な大きいノイ
ズが加わった場合には、従来の統計的手法では信頼度の
高い状態推定はできない。それ故、このような例外的ノ
イズ(スポットノイズ)を除去するためには、別の手法
(例えば微分)を使用せざるを得ない。
For example, as shown in FIG. 14, for observed values disturbed by non-stationary noise, the observed values themselves cannot be treated as the state of the system or the tendency of state change. In this case, in the conventional technique, analysis is performed by a statistical method such as a regression line or moving average.However, as shown in Fig. 15, when exceptionally large noise is added, Highly reliable state estimation is not possible with the statistical method of. Therefore, in order to remove such exceptional noise (spot noise), another method (for example, differentiation) must be used.

[発明が解決しようとする課題] 上記のように、実際のシステムの状態観測値は第14図又
は第15図に示すようなノイズを含んでいるが、従来のデ
ータ処理技術では、これらのノイズを除去するためにノ
イズの種類に応じてそれぞれ別個の手法を用いなければ
ならず、種類の異なるノイズが混在するデータを1つの
手法で適切に処理することはできなかった。
[Problems to be Solved by the Invention] As described above, actual system state observation values include noise as shown in FIG. 14 or FIG. In order to remove the noise, it is necessary to use different methods depending on the type of noise, and it is not possible to properly process data in which noises of different types are mixed by one method.

これに対し、人間は主観的な判断により容易にノイズを
除去し、比較的信頼度の高い状態推定を行なうことがで
きる。第14図及び第15図において太い実線は、人間の主
観的判断によりノイズを除外し、データを真の値になる
ように平滑化(スムージング)した例を示す。これは、
観測データのグラフを分析する際のあいまいな知識と判
断によってグラフを平坦化した結果得られたものであ
り、必ずしも正確な状態推定を行っているわけではない
が、このようなデータスムージングは、システムの観測
値を表示し或は予測制御を行なう上で、非常に重要かつ
有効なデータ処理技術である。
On the other hand, human beings can easily remove noise by subjective judgment and perform state estimation with relatively high reliability. A thick solid line in FIGS. 14 and 15 shows an example in which noise is excluded by human subjective judgment and data is smoothed (smoothed) to have a true value. this is,
It was obtained as a result of flattening the graph by ambiguous knowledge and judgment when analyzing the graph of observation data, and it does not necessarily perform accurate state estimation. It is a very important and effective data processing technology for displaying the observed values of or for predictive control.

従って、本発明の目的は、上記のようなノイズを含むデ
ータに対して人間が行なうような平滑化処理を自動的に
行なうデータスムージング方法と装置を提供することで
ある。
Therefore, an object of the present invention is to provide a data smoothing method and apparatus for automatically performing a smoothing process, which is performed by humans, on data including noise as described above.

[課題を解決するための手段] 本発明は、上記目的を達成するため、座標平面上にノイ
ズや確率的ばらつきを持ったデータの点列が存在すると
き、ファジィ理論により上記点列の直線性を評価し且つ
角度を求める手法を使用して、ノイズやばらつきの成分
を削減し、データの滑らかな線を出力するものである。
すなわち、 本発明のデータスムージング方法は、座標平面上に分布
する複数個の点で表わされるデータに対して、予め定め
た楕円メンバシップ関数の楕円の中心を前記複数個の点
から選んだ点列の中心付近の点に移動し、その点を中心
として前記楕円を回転させ、任意の回転角における各点
の楕円メンバシップ関数による適合度の総和と、各点を
前記楕円の長軸に投影した点の楕円メンバシップ関数に
よる適合度の総和との比率を演算し、その比率を前記点
列の直線性評価値として該直線性評価値が最大になる楕
円の長軸の角度を測定し、最初の角度測定時には、その
時の楕円の中心を通り且つ当該角度をもつ線を、当該楕
円の中心と次の角度測定における楕円の中心との中間付
近まで引き、その後は、前回の角度測定によって得られ
た線の終点からその時の角度測定によって得られる線の
終点まで直線を引く動作を順次繰返すことにより、前記
データを平滑化した線を得ることを特徴とする。
[Means for Solving the Problems] In order to achieve the above-mentioned object, the present invention uses a fuzzy theory to linearize the above-mentioned point sequence when a point sequence of data having noise or stochastic variation exists on a coordinate plane. Is calculated and the angle is calculated to reduce the components of noise and variations and output a smooth line of data.
That is, in the data smoothing method of the present invention, for data represented by a plurality of points distributed on the coordinate plane, a point sequence in which the center of an ellipse of a predetermined ellipse membership function is selected from the plurality of points. To a point near the center of the ellipse, and the ellipse is rotated about that point, and the sum of the goodness of fit by the ellipse membership function of each point at any rotation angle and each point are projected on the major axis of the ellipse. The ratio of the points to the sum of the goodness of fit by the ellipse membership function is calculated, and the ratio is used as the linearity evaluation value of the point sequence, and the angle of the major axis of the ellipse that maximizes the linearity evaluation value is measured. When measuring the angle of, draw a line that passes through the center of the ellipse at that time and has that angle up to near the center between the center of the ellipse and the center of the ellipse in the next angle measurement, and then obtain the value obtained by the previous angle measurement. Line of It is characterized in that a line obtained by smoothing the data is obtained by sequentially repeating the operation of drawing a straight line from the end point to the end point of the line obtained by the angle measurement at that time.

上記の方法において、ある点での角度測定によって得ら
れる線の終点としては、その時の楕円の中心を通り且つ
当該角度をもつ線を、その時の楕円の中心と次の角度測
定における楕円の中心との中間付近まで引いたときの終
点とする。或は、前回の角度測定によって得られた線の
終点を始点とし且つその時の角度をもつ線を、その時の
楕円の中心と次の角度測定における楕円の中心との中間
付近まで引いたときの終点とすることができる。
In the above method, as the end point of the line obtained by measuring the angle at a certain point, a line passing through the center of the ellipse at that time and having the angle is defined as the center of the ellipse at that time and the center of the ellipse at the next angle measurement. It will be the end point when it is pulled to near the middle of. Alternatively, the end point of the line obtained by the previous angle measurement starting from the end point of the line and having the angle at that time to near the middle of the center of the ellipse at that time and the center of the ellipse at the next angle measurement. Can be

本発明のデータスムージング装置は、座標平面上に分布
する複数個の点で表わされるデータが入力されると、予
め定めた楕円メンバシップ関数の楕円の中心を前記複数
個の点から選んだ点列の中心付近の点に移動し、その点
を中心として前記楕円を回転させ、その任意の回転角に
おける各点の楕円メンバシップ関数による適合度の総和
と、各点を前記楕円の長軸に投影した点の楕円メンバシ
ップ関数による適合度の総和との比率を演算し、その比
率を前記点列の直線性評価値として該直線性評価値が最
大になる楕円の長軸の角度を測定し、最初の角度測定時
には、その時の楕円の中心を通り且つ当該角度をもつ線
を、当該楕円の中心と次の角度測定における楕円の中心
との中間付近まで引き、その後は、前回の角度測定によ
って得られた線の終点からその時の角度測定によって得
られる線の終点まで直線を引く動作を順次繰返すことに
より、前記データを平滑化した線を出力する演算手段を
備える。
In the data smoothing device of the present invention, when data represented by a plurality of points distributed on a coordinate plane is input, a point sequence in which the center of an ellipse of a predetermined ellipse membership function is selected from the plurality of points. To a point near the center of the ellipse, rotate the ellipse about that point, and project the points on the major axis of the ellipse and the sum of goodness of fit of the ellipse membership function at each point at any rotation angle. The ratio between the point and the sum of goodness of fit by the ellipse membership function is calculated, and the ratio is used as the linearity evaluation value of the point sequence to measure the angle of the major axis of the ellipse that maximizes the linearity evaluation value, At the time of the first angle measurement, draw a line that passes through the center of the ellipse at that time and has that angle to near the middle of the center of the ellipse and the center of the ellipse at the next angle measurement, and then obtain it by the previous angle measurement. Of the line drawn By repeating the operation to draw a straight line from a point to the end point of the line obtained by angle measurement at that time sequentially, comprising a calculation means for outputting a line obtained by smoothing the data.

[作用] 本発明の方法及び装置によれば、座標平面上に分布する
複数個のデータ点に対し、予め定めた楕円メンバシップ
関数の楕円の中心を、前記データのうち角度測定対象と
する点列の中心付近の点に移動し、その点を中心として
楕円を回転させる。そして、任意の回転角における各点
の楕円メンバシップ関数による適合度の総和と、各点を
前記楕円の長軸に投影した点の楕円メンバシップ関数に
よる適合度の総和との比率を演算すると、得られた値が
点列の直線性評価値となる。この直線性評価値が最大に
なる楕円の長軸の角度を求めると、点列と基準座標軸の
なす角度が得られる。
[Operation] According to the method and apparatus of the present invention, for a plurality of data points distributed on the coordinate plane, the center of the ellipse of the predetermined ellipse membership function is set as the angle measurement target of the data. Move to a point near the center of the column and rotate the ellipse about that point. Then, when the ratio of the sum of the goodness of fit by the ellipse membership function of each point at an arbitrary rotation angle and the sum of the goodness of fit by the ellipse membership function of the points projecting each point on the major axis of the ellipse is calculated, The obtained value becomes the linearity evaluation value of the point sequence. When the angle of the major axis of the ellipse that maximizes this linearity evaluation value is obtained, the angle between the point sequence and the reference coordinate axis is obtained.

上記の手順が、本発明で用いる測定対象の点列の角度測
定法であるが、最初の角度測定時には、その時の楕円の
中心を通り且つ当該角度をもつ線を、当該楕円の中心と
次の角度測定における楕円の中心との中間付近まで引
く。その後は、前回の角度測定によって得られた線の終
点からその時の角度測定によって得られる線の終点まで
直線を引く動作を順次繰返す。これにより、観測して得
られたデータを平滑化した線を得ることができ、人間の
感覚的判断に近いデータスムージングが実現される。
The above procedure is the angle measuring method of the point sequence of the measuring object used in the present invention, but at the time of the first angle measurement, a line passing through the center of the ellipse at that time and having the angle is defined as follows. Draw up to near the center of the ellipse in the angle measurement. After that, the operation of drawing a straight line from the end point of the line obtained by the previous angle measurement to the end point of the line obtained by the angle measurement at that time is sequentially repeated. As a result, it is possible to obtain a smoothed line of the data obtained by observation, and data smoothing close to human's sensory judgment is realized.

[実施例] 以下、本発明の実施例として、ファジィ集合を定義する
3次元楕円メンバシップ関数を利用して点列を結ぶ線の
角度を測定する原理について説明する。
[Embodiment] Hereinafter, as an embodiment of the present invention, a principle of measuring an angle of a line connecting point sequences using a three-dimensional elliptic membership function that defines a fuzzy set will be described.

一般に、2変数の間の直線関係(相関関係)は2変数を
横軸と縦軸にとり、個々のデータを座標にプロットした
分布図の形式で表示されることが多い。
In general, the linear relationship (correlation) between two variables is often displayed in the form of a distribution chart in which the two variables are plotted on the horizontal axis and the vertical axis and individual data are plotted on the coordinates.

一方、2変量正規分布するデータが楕円形の輪郭をとる
と、2変数間の相関関係に対する人間の判断は楕円形の
輪郭(楕円の輪郭の短軸と長軸の比)を手がかりにする
ことが知られている。
On the other hand, if the bivariate normal distribution data has an elliptical contour, the human judgment on the correlation between the two variables should be based on the elliptical contour (ratio of the minor axis to the major axis of the elliptical contour). It has been known.

これに基づき、実施例では、直線的な点列の折れ線すな
わち直線的にプロットされた点列の直線性を評価するた
めに、楕円形の「ものさし」を座標空間上に設定し、楕
円の長軸と測定対象のデータ点列を重ね合わせるという
アルゴリズムが用いられる。
Based on this, in the embodiment, in order to evaluate the linearity of a straight line of a linear sequence of points, that is, a linearly plotted sequence of points, an elliptical "measurement" is set on the coordinate space, and the length of the ellipse is set. An algorithm of superimposing the axis and the data point sequence of the measurement target is used.

まず、xy直交座標及びファジィ演算の適合度から成る3
次元空間が定義され、そのxy平面上に直線的にプロット
された点列P1(x1,y1)、P2(x2,y2)、……、Pn(xn,y
n)があるとする。
First, 3 consisting of xy Cartesian coordinates and goodness of fit of fuzzy operation
A dimensional space is defined, and a series of points P 1 (x 1 , y 1 ), P 2 (x 2 , y 2 ), ..., P n (x n , y) linearly plotted on the xy plane
n ).

2変量正規分布するデータが楕円形の輪郭をとるという
ことは、2つのつり鐘型メンバシップ関数(正規分布と
同形の関数で表わされる)の積が3次元楕円メンバシッ
プ関数を形成するということと数学的に同じ意味にな
る。これに基づき、点列の直線性評価のために次式
(1)で表わされる3次元楕円メンバシップ関数を設定
する。なお、ここではx軸上に楕円の長軸を置き、y軸
上に楕円の短軸を置く。
The fact that the data of bivariate normal distribution has an elliptic contour means that the product of two bell-shaped membership functions (represented by the function isomorphic to the normal distribution) forms a three-dimensional elliptic membership function. And have the same mathematical meaning. Based on this, a three-dimensional elliptic membership function represented by the following equation (1) is set for linearity evaluation of the point sequence. Here, the major axis of the ellipse is placed on the x-axis and the minor axis of the ellipse is placed on the y-axis.

t=exp[−{(x/ax+(y/ay}] (1) 次に、この楕円の中心を、点列中の最も直線性の評価を
重要視すべき点に移動する。通常は、n個の測定対象の
点の真中付近の点に一致させる。このときの楕円の中心
の座標を(A,B)とし、この点を中心として楕円を回転
させる。このときの回転角をθとすると、3次元楕円メ
ンバシップ関数は次のようになる。
t = exp [- {(x / a x) 2 + (y / a y) 2}] (1) Next, the center of the ellipse, it should be emphasis on evaluation of the most linear in the point sequence Move to. Normally, the point near the middle of the n points to be measured is matched. The coordinates of the center of the ellipse at this time are (A, B), and the ellipse is rotated around this point. When the rotation angle at this time is θ, the three-dimensional elliptic membership function is as follows.

t=M(x,y,θ) =exp[−{(X/ax+(Y/ay}] (2) 但し、 X=(x−A)cosθ+(y−B)sinθ (3) Y=−(x−A)sinθ+(y−B)cosθ (4) 上式を図に表わすと、第1図のようになる、この場合、
楕円の中心は点P4であり、同図(A)及び(B)はそれ
ぞれ楕円を角度θ及びθ′回転したときを示す。
t = M (x, y, θ) = exp [- {(X / a x) 2 + (Y / a y) 2}] (2) where, X = (x-A) cosθ + (y-B) sin θ (3) Y = − (x−A) sin θ + (y−B) cos θ (4) The above equation is represented in the figure as shown in FIG. 1. In this case,
The center of the ellipse is the point P 4 , and FIGS. 9A and 9B show the ellipse rotated by angles θ and θ ′, respectively.

この場合の点列Pi(i=1,2,…)の直線性評価を「タイ
プ1」とする。
The linearity evaluation of the point sequence P i (i = 1, 2, ...) In this case is referred to as “type 1”.

次に、x軸のパラメータが点列のばらつきに影響を与え
ないパラメータである場合(例えばx軸が時間軸で、時
間の測定は正確に行われているような場合)は、後述の
直線性評価値がyの値にのみ依存するようにしなれけば
ならない。すなわち楕円の長軸のみ回転し、短軸は垂直
のままにしておくべきであり、また、楕円のメンバシッ
プ関数をx軸上に投影したときの形が楕円の回転によっ
て変化しないようにするべきである。この場合、3次元
楕円メンバシップ関数は次のようになる。
Next, if the x-axis parameter is a parameter that does not affect the variation of the point sequence (for example, when the x-axis is the time axis and the time is accurately measured), the linearity described below is used. We must make the evaluation value dependent only on the value of y. That is, only the major axis of the ellipse should be rotated, the minor axis should remain vertical, and the shape of the membership function of the ellipse projected on the x-axis should not change due to the rotation of the ellipse. Is. In this case, the three-dimensional elliptic membership function is as follows.

t=M(x,y,θ) =exp[−{(X/ax′)+(Y/ay}] (5) 但し、 X=(x−A)/cosθ (6) Y=−(x−A)tanθ+(y−B) (7) ax′=ax/cosθ (8) この場合の式を図に表わすと、第2図のようになる。図
において、(A)及び(B)はそれぞれ楕円を角度θ及
びθ′回転したときを示す。この場合の直線性評価を
「タイプ2」とする。
t = M (x, y, θ) = exp [− {(X / a x ′) 2 + (Y / a y ) 2 }] (5) where X = (x−A) / cos θ (6) Y = - (x-a) tanθ + (y-B) (7) a x '= a x / cosθ (8) expressed in figure equation for this case, so that the second view. In the figure, (A) and (B) show the case where the ellipse is rotated by angles θ and θ ′, respectively. The linearity evaluation in this case is referred to as "type 2".

上記のように、3次元楕円メンバシップ関数を回転させ
るということは、あいまいな線のあいまいさを許容する
楕円形の「ものさし」を点列に重ね合わせていくという
操作に相当する。
As described above, rotating the three-dimensional elliptic membership function corresponds to an operation of superimposing an elliptical "measurement" that allows ambiguity of an ambiguous line on a point sequence.

そこで、楕円形の「ものさし」を任意の角度θに合わせ
たときの各測定対象点の3次元楕円メンバシップ関数に
よる適合度t1,t2,…,tnの総和T(θ)と、第3図
(A)及び(B)に示すように、各測定対象点を楕円の
長軸に投影した点の3次元楕円メンバシップ関数による
適合度tS1,tS2,…,tSnの総和S(θ)との比率を、直線
性の評価値E(θ)と定義し、この値が最大になる長軸
の角度Ψをあいまいな線の角度として採用する。すなわ
ち、以下に示すような計算を行う。
Therefore, the total sum T (θ) of the goodness of fits t 1 , t 2 , ..., T n by the three-dimensional elliptic membership function of each measurement target point when the ellipse “measurement” is adjusted to an arbitrary angle θ, As shown in FIGS. 3 (A) and (B), the sum of the goodness of fit t S1 , t S2 , ..., T Sn by the three-dimensional elliptic membership function of the points obtained by projecting each measurement target point on the major axis of the ellipse. The ratio with S (θ) is defined as the linearity evaluation value E (θ), and the major axis angle Ψ that maximizes this value is adopted as the angle of the ambiguous line. That is, the following calculation is performed.

E(Ψ)=max{E(θ),−π/2<θ<π/2} (9) このとき十分満足できる評価値が得られないならば、楕
円の中心の位置を移動することが有効である。通常は、
測定対象の点の真ん中付近の数個の点について予め粗く
直線性を評価しておき、最も高い直線性が得られる中心
点について詳細に評価するのが効率の良い方法である。
E (Ψ) = max {E (θ), −π / 2 <θ <π / 2} (9) If a satisfactory evaluation value is not obtained at this time, the position of the center of the ellipse can be moved. It is valid. Normally,
An efficient method is to roughly evaluate linearity in advance for several points near the center of the point to be measured, and to evaluate in detail the central point where the highest linearity is obtained.

この手法は、楕円の長軸と短軸の長さを変えることによ
り、人間の感覚に合うようにすることができる。
This method can be adapted to human senses by changing the lengths of the major axis and the minor axis of the ellipse.

更に、楕円形の「ものさし」による手法では、上記
(9)式で得られた角度Ψにおける直線性の評価値E
(Ψ)は、測定対象のあいまいな線の直線性の確信度で
あると同時に、0〜1の範囲の値に正規化されること
で、角度に対する確信度CFとしても与えられる。E
(Ψ)の定義から明らかなように、点列が完全に一直線
上に並んでいるとき確信度CFは最大値1になる。
Further, in the elliptical "measurement" method, the linearity evaluation value E at the angle Ψ obtained by the above equation (9) is obtained.
(Ψ) is the certainty factor of the linearity of the ambiguous line of the measurement target, and is also given as the certainty factor CF with respect to the angle by being normalized to a value in the range of 0 to 1. E
As is clear from the definition of (Ψ), the confidence factor CF has a maximum value of 1 when the point sequences are perfectly aligned.

次に、上記のような角度測定に基づくデータスムージン
グは、基本的にはスムージング対象の点列に対し、3次
元楕円メンバシップ関数による角度測定を端から順に繰
り返し行なっていくものである。通常は5〜7個の点を
ピックアップして角度測定を行うが、その際に得られた
角度や確信度を基に、どのような線(ノイズ等を削減し
た線)を引くかにより、次の3通りのモードに分けられ
る。
Next, in the data smoothing based on the angle measurement as described above, basically, the angle measurement by the three-dimensional elliptic membership function is repeatedly performed in order from the end with respect to the point sequence to be smoothed. Normally, 5 to 7 points are picked up and the angle is measured. Depending on what kind of line (a line with reduced noise etc.) drawn based on the angle and certainty obtained at that time, It can be divided into three modes.

以下、各モードについてスムージングと手順を説明す
る。
The smoothing and procedure for each mode will be described below.

モード1(第4図〜第6図) 初めに、第1回目の角度測定では、楕円の中心点(A1,B
1)を通り角度Ψの線を楕円の中心付近に引く。ここ
で、この線の終点(Ex1,Ey1)は、現在の楕円の中心点
(A1,B1)と次の角度測定における楕円の中心点[厳密
には、中心となる予定の点](A2,B2)との中間点付近
に選ぶようにする。
Mode 1 (Figs. 4 to 6) First, in the first angle measurement, the center point of the ellipse (A 1 , B
Draw a line passing through 1 ) with an angle of Ψ 1 near the center of the ellipse. Here, the end point of this line (Ex 1 , Ey 1 ) is the center point of the current ellipse (A 1 , B 1 ) and the center point of the ellipse in the next angle measurement [strictly speaking, the point to be the center. ] (A 2 , B 2 ) Select near the midpoint.

その例として、第4図は、スムージング対象点列の15個
の点の中から第1回目の角度測定として左側の5個の点
(P1〜P5)をピックアップし、この5個の点列の真中の
点すなわち左から3個目の点P3の位置を楕円の中心に選
んで角度を測定し、線を引いた場合を示す。更に、この
例では、左から5個目の点P5を次の角度測定における楕
円の中心点(中心となる予定の点)として、線を引いて
いる。
As an example, in Fig. 4, the left side 5 points (P1 to P5) are picked up from the 15 points of the smoothing target point sequence as the first angle measurement, and these 5 point sequences are selected. The case where the middle point, that is, the position of the third point P3 from the left is selected as the center of the ellipse, the angle is measured, and a line is drawn is shown. Furthermore, in this example, a line is drawn with the fifth point P5 from the left as the center point (point to be the center) of the ellipse in the next angle measurement.

次の角度測定からは、以下の手順となる。From the next angle measurement, the procedure is as follows.

まず、楕円の中心点(Ai,Bi)(i=2,3,……)を通る
角度Ψの線を、現在の楕円の中心点と次の角度測定に
おける楕円の中心点(Ai+1,Bi+1)との中間付近まで引
いた場合の線を想定し、この点の終点を(Exi,Eyi)と
する。通常は、 となる点を終点とする。そして、前回の角度測定で得ら
れた線の終点(Exi-1,Eyi-1)を始点とし(Exi,Eyi)を
終点として線を引く。
First, the line of the angle Ψ i that passes through the center point (A i , B i ) of the ellipse (i = 2,3, ...) is taken as the center point of the current ellipse and the center point of the ellipse (A i + 1 , B i + 1 ) is assumed to be a line drawn near the middle, and the end point of this point is (Ex i , Ey i ). Normally, Is the end point. Then, a line is drawn with the end point (Ex i-1 , Ey i-1 ) of the line obtained by the previous angle measurement as the start point and the end point (Ex i , Ey i ) as the end point.

第5図は、第2回目の角度測定として、左から5個目の
点P5の位置を楕円の中心点に選び、その周囲の5点(P3
〜P7)をピップアップして線を引いた例と、第3回目の
角度測定として、左から7個目の点P7の位置を楕円の中
心点に選び、その周囲の5点(P5〜P9)をピックアップ
して線を引いた例を示す。
In Fig. 5, as the second angle measurement, the position of the fifth point P5 from the left is selected as the center point of the ellipse, and the five points (P3
~ P7) is an example in which a line is drawn by pulling up, and as the third angle measurement, the position of the seventh point P7 from the left is selected as the center point of the ellipse, and the five points around it (P5 ~ P9 ) Is picked up and a line is drawn.

以上の手順を繰返すことにより、第6図に実線で示すよ
うに、スムージングされた線(ノイズ等を削減した線)
が得られる。
By repeating the above procedure, as shown by the solid line in FIG. 6, a smoothed line (a line with reduced noise etc.)
Is obtained.

上記のモード1のスムージングでは、ある点での角度測
定において得られる線の終点は、その時の楕円の中心点
(Ai,Bi)を通る角度Ψの線を、その時の楕円の中心
点(Ai,Bi)と次の角度測定における楕円の中心点(A
i+1,Bi+1)との中間付近まで引いた場合の終点(Exi,Ey
i)であり、この終点の座標には、過去の角度測定によ
って得られた情報が全く加味されていない。これは、実
際に得られた線(スムージングの対象となる線)とスム
ージングされた線があまり離れないようにすることに重
点を置くものであり、より滑らかな線を引くことには重
点を置いていない。従って、確信度の低い角度測定が続
くと、スムージングの効果はあまり得られなくなる。
In the smoothing of mode 1 described above, the end point of the line obtained in the angle measurement at a certain point is the line of the angle Ψ i passing through the center point (A i , B i ) of the ellipse at that time and the center point of the ellipse at that time. (A i , B i ) and the center point of the ellipse (A
i + 1 , B i + 1 ) and the end point (Ex i , Ey)
i ), and the information obtained by past angle measurement is not added to the coordinates of this end point at all. This focuses on making sure that the actually obtained line (the line to be smoothed) and the smoothed line are not too far apart from each other, and is focused on drawing a smoother line. Not not. Therefore, if the angle measurement with low confidence continues, the smoothing effect becomes less effective.

モード2(第4図、第7図、第8図) 初めに、第1回目の角度測定では、モード1の場合と同
様に、楕円の中心点(A1,B1)を通り角度Ψの線を楕
円の中心付近に引く。ここで、この線の終点(Ex1,E
y1)は、現在の楕円の中心点(A1,B1)と次の角度測定
における楕円の中心点[厳密には、中心となる予定の
点](A2,B2)との中間点付近に選ぶようにする。
Mode 2 (FIGS. 4, 7, and 8) First, in the first angle measurement, the angle Ψ 1 is passed through the center point (A 1 , B 1 ) of the ellipse as in the case of Mode 1. Draw a line near the center of the ellipse. Where the end of this line (Ex 1 , E
y 1), the intermediate of the center point of the current of the ellipse and (A 1, B 1) [Strictly speaking, the point that will become the center] next center point of the ellipse in the angular measurements and (A 2, B 2) Try to choose near the point.

従って、この場合も、第4図に示すように、スムージン
グ対象点列の15個の点の中から第1回目の角度測定とし
て左側の5個の点(P1〜P5)をピックアップし、この5
個の点列中の真ん中の点すなわち左から3個目の点P3の
位置を楕円の中心に選んで角度測定し、線を引く。ま
た、左から5個目の点P5を次の角度測定における楕円の
中心点(中心となる予定の点)として、線を引いてい
る。
Therefore, also in this case, as shown in FIG. 4, five points on the left side (P1 to P5) are picked up from the 15 points in the smoothing target point sequence as the first angle measurement, and these 5 points are picked up.
Select the center point of the point sequence, that is, the position of the third point P3 from the left as the center of the ellipse, measure the angle, and draw a line. Also, a line is drawn with the fifth point P5 from the left as the center point (point to be the center) of the ellipse in the next angle measurement.

次の角度測定からは、以下の手順になる。From the next angle measurement, the procedure is as follows.

まず、角度Ψ求め、前回の角度測定において得られた
線の終点(Exi-1,Eyi-1)を始点として角度Ψの線を
引く。この線の終点は、現在の楕円の中心点(Ai,Bi
と次の角度測定における楕円の中心点(Ai+1,Bi+1)と
の中間付近の点(Exi,Eyi)とする。通常は、 となる点を終点とする。
First, the angle Ψ i is obtained, and a line of the angle Ψ i is drawn starting from the end point (Ex i−1 , Ey i−1 ) of the line obtained in the previous angle measurement. The end point of this line is the center point of the current ellipse (A i , B i ).
And a point (Ex i , Ey i ) near the center of the ellipse (A i + 1 , B i + 1 ) in the next angle measurement. Normally, Is the end point.

第7図は、第2回目の角度測定として、左から5個目の
点P5の位置を楕円の中心点に選び、その周囲の5点(P3
〜P7)をピックアップして線を引いた例と、第3回目の
角度測定として、左から7個目の点P7の位置を楕円の中
心点に選びその周囲の5点(P5〜P9)をピックアップし
て線を引いた例を示す。
In Fig. 7, as the second angle measurement, the position of the fifth point P5 from the left is selected as the center point of the ellipse, and the five points (P3
~ P7) picked up a line and drawn as a third angle measurement. Select the 7th point P7 from the left as the center point of the ellipse and select 5 points (P5 ~ P9) around it. An example of picking up and drawing a line is shown.

以上の手順を繰返すことにより、第8図に実線で示すよ
うに、スムージングされた線(ノイズ等を削減した線)
が得られる。
By repeating the above procedure, as shown by the solid line in FIG. 8, smoothed lines (lines with reduced noise etc.)
Is obtained.

モード2のスムージングでは、ある点での角度測定にお
いて得られる終点の座標(Exi,Eyi)は、前回の角度測
定までに得られた終点(Exi-1,Eyi-1)に依存し、その
時の楕円の中心点の座標(Ai,Bi)は加味されていな
い。これは、実際に得られた線(スムージングの対象と
なる線)とスムージングされた線が離れないようにする
ことには重点を置かず、各点における角度を忠実に表わ
すことに重点を置いているものである。従って、確信度
の低い角度測定が続くと、実際に得られている線とスム
ージングされた線とが次第に離れていってしまうことも
あり得る。しかし、モード1に比べると、かなり滑らか
な線が得られるので、モード2でスムージング前後の線
が離れないように角度測定対象点のピックアップの仕方
や楕円の大きさを調整できれば、最良である。
In smoothing of mode 2, the coordinates of the end point (Ex i , Ey i ) obtained in the angle measurement at a certain point depend on the end points (Ex i-1 , Ey i-1 ) obtained up to the previous angle measurement. However, the coordinates (A i , B i ) of the center point of the ellipse at that time are not taken into consideration. This does not focus on ensuring that the actually obtained line (the line to be smoothed) and the smoothed line do not separate, but on the faithful representation of the angle at each point. There is something. Therefore, if the angle measurement with low confidence continues, the line actually obtained and the smoothed line may be gradually separated. However, since a line that is much smoother than that in Mode 1 can be obtained, it is best if the method of picking up the angle measurement target point and the size of the ellipse can be adjusted so that the lines before and after smoothing do not separate in Mode 2.

モード3(第4図、第9図、第10図) 初めに、第1回目の角度測定では、モード1の場合と同
様に、楕円の中心点(A1,B1)を通り角度Ψの線を楕
円の中心付近に引く。ここで、この線の終点(Ex1,E
y1)は、現在の楕円の中心点(A1,B1)と次の角度測定
における楕円の中心点[厳密には、中心となる予定の
点](A2,B2)との中間点付近に選ぶようにする。
Mode 3 (FIGS. 4, 9, and 10) First, in the first angle measurement, the angle Ψ 1 is passed through the center points (A 1 , B 1 ) of the ellipse, as in the case of Mode 1. Draw a line near the center of the ellipse. Where the end of this line (Ex 1 , E
y 1), the intermediate of the center point of the current of the ellipse and (A 1, B 1) [Strictly speaking, the point that will become the center] next center point of the ellipse in the angular measurements and (A 2, B 2) Try to choose near the point.

従って、この場合も、第4図に示すように、スムージン
グ対象点列の15個の点の中から第1回目の角度測定とし
て左側の5個の点(P1〜P5)をピックアップし、この5
個の点列中の真ん中の点すなわち左から3個目の点P3の
位置を楕円の中心に選んで角度測定し、線を引く。ま
た、左から5個目の点P5を次の角度測定における楕円の
中心点(中心となる予定の点)として、線を引いてい
る。
Therefore, also in this case, as shown in FIG. 4, five points on the left side (P1 to P5) are picked up from the 15 points in the smoothing target point sequence as the first angle measurement, and these 5 points are picked up.
Select the center point of the point sequence, that is, the position of the third point P3 from the left as the center of the ellipse, measure the angle, and draw a line. Also, a line is drawn with the fifth point P5 from the left as the center point (point to be the center) of the ellipse in the next angle measurement.

次の角度測定からは、以下の手順になる。それは、基本
的にはモード1とモード2の折衷案に相当するものであ
る。
From the next angle measurement, the procedure is as follows. It basically corresponds to a compromise between mode 1 and mode 2.

まず、楕円の中心点(Ai,Bi)(i=2,3,……)を通る
角度Ψの線を、現在の楕円の中心点と次の角度測定に
おける楕円の中心点(Ai+1,Bi+1)との中間付近まで引
いた場合の線を想定し、この線の終点を(Ex1i,Ey1i
とする。通常は、 となる点を終点とする。
First, the line of the angle Ψ i that passes through the center point (A i , B i ) of the ellipse (i = 2,3, ...) is taken as the center point of the current ellipse and the center point of the ellipse (A i + 1, B i + 1 ) line when drawn to a nearly intermediate assume with, the end point of the line (Ex1 i, Ey1 i)
And Normally, Is the end point.

次に、前回の角度測定で得られた線の終点(Exi-1,Ey
i-1)を始点として、角度Ψの線を引く。この線の終
点は、現在の楕円の中心点(Ai,Bi)と次の角度測定に
おける楕円の中心点(Ai+1,Bi+1)との中間付近の点(E
x2i,Ey2i)とする。すなわち、上記の(Ex1i,Ey1i)の
付近の点であり、通常は、 となる点とする。そして、適当な合成比α(0<α<
1)を選んで、 Exi=αEx1i+(1−α)Ex2i Eyi=αEy1i+(1−α)Ey2i となる点(Exi,Eyi)を求め、前回の角度で得られた線
の終点(Exi-1,Eyi-1)を始点とし、(Exi,Eyi)を終点
として線を引く。
Next, the end point of the line obtained by the previous angle measurement (Ex i-1 , Ey
i-1 ) is used as a starting point, and a line of an angle Ψ i is drawn. The end point of this line is (E i , B i ), which is near the midpoint between the current ellipse center point (A i , B i ) and the ellipse center point (A i + 1 , B i + 1 ) in the next angle measurement.
x2 i , Ey2 i ). That is, it is a point near (Ex1 i , Ey1 i ) above, and usually And the point. Then, an appropriate synthesis ratio α (0 <α <
Select 1), find the point (Ex i , Ey i ) such that Ex i = αEx1 i + (1-α) Ex2 i Ey i = αEy1 i + (1-α) Ey2 i, and obtain it at the previous angle A line is drawn with the end point (Ex i-1 , Ey i-1 ) of the line thus obtained as the start point and the end point (Ex i , Ey i ) as the end point.

最適なαの値は、基本的にはスムージングの対象点列の
ばらつきのレベル等に依存するので、それに応じて試行
錯誤的に求めることになるが、現段階で得られている範
囲で最良の手段は、以下に示すようなものである。
The optimum value of α basically depends on the level of variation of the smoothing target point sequence, etc., so it will be determined by trial and error according to it, but the best value in the range obtained at this stage is the best. The means are as shown below.

通常、角度測定を行なった時の確信度CFが大きな値(試
験的には測定対象点が5〜7個のとき0.9以上)である
場合は、その際の楕円の中心位置が測定対象点列の分布
の中心位置とみなして良い。また、確信度CFが大きな値
であるということは、測定対象の点列が直線的に並んで
いるということなので、モード1のスムージングによっ
ても滑らかな線が得られる。
Normally, when the confidence factor CF at the time of angle measurement is large (0.9 or more when the number of measurement target points is 5 or more on a trial basis), the center position of the ellipse at that time is the measurement target point sequence. It can be regarded as the central position of the distribution of. Further, a large value of the confidence factor CF means that the point sequences to be measured are arranged in a straight line, so that a smooth line can be obtained by the smoothing in mode 1.

以上の理由により、確信度CFiが大きき値である場合
は、モード1のスムージングを優先してαの値も大きく
し、確信度CFiが小さい値である場合には、モード2の
スムージングを優先してαの値も小さくする。このと
き、角度測定を順次繰返していく中で、αの値が突然大
きくなったり突然小さくなったりすると、結果的に滑ら
かな線が得られなくなる。故に、αの値を決定する際に
は、1回前の角度測定のときの確信度CFi-1を利用し
て、次式によりαを求める。
For the above reason, when the confidence factor CF i is a large value, the smoothing of the mode 1 is prioritized to increase the value of α, and when the confidence factor CF i is a small value, the smoothing of the mode 2 is performed. And the value of α is also reduced. At this time, if the value of α suddenly increases or decreases suddenly while the angle measurement is sequentially repeated, a smooth line cannot be obtained as a result. Therefore, when the value of α is determined, α is calculated by the following equation using the confidence factor CF i-1 at the time of the previous angle measurement.

第9図は、第2回目の角度測定として、左から5個目の
点P5の位置を楕円の中心点に選び、その周囲の5点(P3
〜P7)をピックアップして線を引いた例と、第3回目の
角度測定として、左から7個目の点P7の位置を楕円の中
心点に選びその周囲の5点(P5〜P9)をピックアップし
て線を引いた例を示す。
Fig. 9 shows the position of the fifth point P5 from the left as the center point of the ellipse for the second angle measurement, and the surrounding five points (P3
~ P7) picked up a line and drawn as a third angle measurement. Select the 7th point P7 from the left as the center point of the ellipse and select 5 points (P5 ~ P9) around it. An example of picking up and drawing a line is shown.

以上の手順を繰返すことにより、第10図に示すように、
スムージングされた線(ノイズ等を削減した線)が得ら
れる。
By repeating the above procedure, as shown in FIG.
A smoothed line (a line with reduced noise etc.) is obtained.

なお、本発明でスムージング処理するデータがプロット
される座標は、直交するxy座標に限らず、極座標その他
適当な座標を使用することができる。
The coordinates on which the data to be smoothed in the present invention are plotted are not limited to the orthogonal xy coordinates, but polar coordinates and other appropriate coordinates can be used.

次に、本発明の方法を実施するスムージング装置として
は、例えば第11図に示すように、CPU11にメモリ12及びC
RT等のディスプレイ13を接続し、CPU11の入力側及び出
力側にはインターフェース14及び15を接続して構成され
るコンピュータが使用される。
Next, as a smoothing device for carrying out the method of the present invention, for example, as shown in FIG.
A computer configured by connecting a display 13 such as an RT and connecting interfaces 14 and 15 to the input side and the output side of the CPU 11 is used.

この場合、CPU11が本発明における演算手段を構成す
る。すなわち、CPU11は、上記のような点列で表わされ
るデータが入力側インターフェース14を介して入力され
ると、上記の3次元楕円メンバシップ関数の楕円の中心
を、複数個の点から選んだ点の中心付近の点に移動し、
その点を中心として楕円を回転させ、その任意の回転角
における各点の3次元楕円メンバシップ関数による適合
度の総和T(θ)と、各点を楕円の長軸に投影した点の
3次元楕円メンバシップ関数による適合度の総和S
(θ)との比率を演算して、それを点列の直線性評価値
E(θ)とし、更にこの評価値が最大になる長軸の角度
Ψを求め、最初の角度測定時には、その時の楕円の中心
を通り且つ当該角度をもつ線を当該楕円の中心と次の角
度測定における楕円の中心との中間付近まで引き、その
後は、前回の角度測定によって得られた線の終点からそ
の時の角度測定によって得られる線の終点まで直線を引
く動作を順次繰り返すことにより、前記データを平滑化
した線を、出力側インターフェース15を介して出力する
ようにプログラムされる。このとき、メモリ12には、上
記の演算に必要なデータが格納される。
In this case, the CPU 11 constitutes the calculation means in the present invention. That is, when the data represented by the above point sequence is input through the input side interface 14, the CPU 11 selects the center of the ellipse of the above three-dimensional elliptic membership function from a plurality of points. To a point near the center of
The ellipse is rotated about that point, and the sum T (θ) of the goodness of fit of each point by the three-dimensional elliptic membership function at any rotation angle and the three-dimensional point projected onto the major axis of the ellipse. Sum of goodness of fit S by elliptic membership function
The ratio with (θ) is calculated and used as the linearity evaluation value E (θ) of the point sequence, and the angle Ψ of the major axis that maximizes this evaluation value is determined. A line that passes through the center of the ellipse and has the angle is drawn to near the middle of the center of the ellipse and the center of the ellipse in the next angle measurement, and then the angle from the end point of the line obtained by the previous angle measurement to that point. The smoothed line of the data is programmed to be output through the output side interface 15 by sequentially repeating the operation of drawing a straight line to the end point of the line obtained by the measurement. At this time, the memory 12 stores the data necessary for the above calculation.

上記のデータスムージング装置は、例えば、プラントの
制御においてプラントの観測データからノイズやばらつ
きを除去した滑らかなグラフを得て、ディスプレイに表
示する手段として利用できる。
The above-described data smoothing device can be used, for example, as means for obtaining a smooth graph in which noise and variations are removed from plant observation data in plant control, and displaying it on a display.

最後に、本発明のデータスムージングによるノイズ除去
とスムージングの実例を示す。
Finally, an example of noise removal and smoothing by the data smoothing of the present invention will be shown.

第12図はノイズ除去の例で、3次元メンバシップ関数に
よる直線性評価は「タイプ2」、スムージングは「モー
ド3」を用いている。図において、破線がノイズ除去対
象であり、実線が本発明によって得られた線である。
FIG. 12 shows an example of noise removal, which uses “type 2” for linearity evaluation by a three-dimensional membership function and “mode 3” for smoothing. In the figure, the broken line is the noise removal target, and the solid line is the line obtained by the present invention.

第13図はスムージングの例で、3次元メンバシップ関数
による直線性評価は「タイプ2」、スムージングは同図
(A)が「モード1」、(B)が「モード2」、(C)
が「モード3」をそれぞれ用いている。図において、破
線がスムージング対象であり、実線が本発明によって得
られた線である。
FIG. 13 shows an example of smoothing, the linearity evaluation by the three-dimensional membership function is “type 2”, smoothing is “mode 1” in FIG. 13A, “mode 2” in (B), and (C).
Use "mode 3" respectively. In the figure, the broken line is the smoothing target, and the solid line is the line obtained by the present invention.

[発明の効果] 以上のように、本発明によれば数学モデルで記述できな
いシステムからの信号のノイズ削減を実現する。これに
より、システムの状態あるいは状態変化の傾向を従来技
術よりも高い精度で得ることができ、種々の制御分野に
おいてデータを自動的に且つ的確にスムージング処理で
きるという効果が得られる。
[Effect of the Invention] As described above, according to the present invention, noise reduction of a signal from a system that cannot be described by a mathematical model is realized. As a result, the state of the system or the tendency of the state change can be obtained with higher accuracy than in the prior art, and the effect that the data can be automatically and accurately smoothed in various control fields is obtained.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

第1図は実施例の楕円メンバシップ関数の楕円を回転さ
せた状態を示す図、 第2図は実施例の楕円メンバシップ関数の楕円を長軸の
み回転し、短軸は垂直のままにして回転させた場合を示
す図、 第3図は複数個の点を楕円の長軸に投影したときの説明
図、 第4図乃至第10図は本発明による直線性評価に基づくデ
ータスムージングの原理を示す図、 第11図は本発明の実施に用いられるコンピュータの構成
を示すブロック図、 第12図及び第13図は本発明によるノイズ除去及びスムー
ジングの実例を示す図、 第14図及び第15図は非定常ノイズ及び例外的ノイズで乱
されたデータを人間の判断でスムージングした例を示す
図である。 11……CPU、12……メモリ、 13……ディスプレイ、 14,15……インターフェース。
FIG. 1 is a diagram showing a state in which the ellipse of the ellipse membership function of the embodiment is rotated, and FIG. 2 is a diagram of the ellipse of the ellipse membership function of the embodiment in which only the major axis is rotated and the minor axis is kept vertical. FIG. 3 is a diagram showing the case of rotation, FIG. 3 is an explanatory diagram when a plurality of points are projected on the major axis of an ellipse, and FIGS. 4 to 10 show the principle of data smoothing based on linearity evaluation according to the present invention. FIG. 11, FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of a computer used for implementing the present invention, FIGS. 12 and 13 are diagrams showing an example of noise removal and smoothing according to the present invention, FIGS. 14 and 15 FIG. 6 is a diagram showing an example in which data disturbed by non-stationary noise and exceptional noise is smoothed by human judgment. 11 …… CPU, 12 …… memory, 13 …… display, 14,15 …… interface.

Claims (2)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】座標平面上に分布する複数個の点で表わさ
れるデータに対して、 予め定めた楕円メンバシップ関数の楕円の中心を前記複
数個の点から選んだ点列の中心付近の点に移動し、その
点を中心として前記楕円を回転させ、任意の回転角にお
ける各点の楕円メンバシップ関数による適合度の総和
と、各点を前記楕円の長軸に投影した点の楕円メンバシ
ップ関数による適合度の総和との比率を演算し、その比
率を前記点列の直線性評価値として該直線性評価値が最
大になる楕円の長軸の角度を測定し、 最初の角度測定時には、その時の楕円の中心を通り且つ
当該角度をもつ線を、当該楕円の中心と次の角度測定に
おける楕円の中心との中間付近まで引き、 その後は、前回の角度測定によって得られた線の終点か
らその時の角度測定によって得られる線の終点まで直線
を引く動作を順次繰返すことにより、前記データを平滑
化した線を得ることを特徴とするデータスムージング方
法。
1. For data represented by a plurality of points distributed on a coordinate plane, a point near the center of a point sequence in which the center of an ellipse of a predetermined ellipse membership function is selected from the plurality of points. , And rotate the ellipse about that point, and the sum of goodness of fit by the elliptic membership function of each point at an arbitrary rotation angle, and the elliptic membership of each point projected on the major axis of the ellipse. The ratio with the sum of the goodness of fit by the function is calculated, and the ratio is used as the linearity evaluation value of the point sequence to measure the angle of the major axis of the ellipse that maximizes the linearity evaluation value, and at the time of the first angle measurement, A line passing through the center of the ellipse at that time and having the angle is drawn to near the middle of the center of the ellipse and the center of the ellipse in the next angle measurement, and then from the end point of the line obtained by the previous angle measurement. According to the angle measurement at that time By sequentially repeating the operation to draw a straight line to the end of the obtained line data smoothing method characterized by obtaining a line obtained by smoothing the data.
【請求項2】座標平面上に分布する複数個の点で表わさ
れるデータが入力されると、予め定めた楕円メンバシッ
プ関数の楕円の中心を前記複数個の点から選んだ点列の
中心付近の点に移動し、その点を中心として前記楕円を
回転させ、その任意の回転角における各点の楕円メンバ
シップ関数による適合度の総和と、各点を前記楕円の長
軸に投影した点の楕円メンバシップ関数による適合度の
総和との比率を演算し、その比率を前記点列の直線性評
価値として該直線性評価値が最大になる楕円の長軸の角
度を測定し、最初の角度測定時には、その時の楕円の中
心を通り且つ当該角度をもつ線を、当該楕円の中心と次
の角度測定における楕円の中心との中間付近まで引き、
その後は、前回の角度測定によって得られた線の終点か
らその時の角度測定によって得られる線の終点まで直線
を引く動作を順次繰返すことにより、前記データを平滑
化した線を出力する演算手段を備えたことを特徴とする
データスムージング装置。
2. When data represented by a plurality of points distributed on a coordinate plane is inputted, the center of an ellipse of a predetermined ellipse membership function is near the center of a point sequence selected from the plurality of points. , The ellipse is rotated about that point, and the sum of goodness of fit by the ellipse membership function of each point at any rotation angle and the point projected on the long axis of the ellipse. The ratio with the sum of the goodness of fit by the ellipse membership function is calculated, and the ratio is used as the linearity evaluation value of the point sequence to measure the angle of the major axis of the ellipse that maximizes the linearity evaluation value, and the first angle At the time of measurement, draw a line passing through the center of the ellipse at that time and having the angle to about the middle of the center of the ellipse and the center of the ellipse in the next angle measurement,
After that, an arithmetic means for outputting a line obtained by smoothing the data by sequentially repeating the operation of drawing a straight line from the end point of the line obtained by the previous angle measurement to the end point of the line obtained by the angle measurement at that time is provided. A data smoothing device characterized in that
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