重看边界点

本文深入解析了多元函数中点集的基本概念,包括内点、外点、边界点和聚点,并通过实例说明了如何确定边界点,强调了在多元函数极限讨论中对聚点的关注,以及连续性的定义依赖于聚点。

在多元函数的开始,总会提到点集,点与点集之间的关系:

1.内点: U(P)∈E;

2.外点:U(P)∩E=⊙;

3.边界点:∨U(P),Exist P0∈U(P) and P1∈U(P) and P0∈E and P1¢E;

4.聚点:∨d={U(P)-Point(P)},P0∈d and P0∈E;


图1

如图1所示,D={D1∪Point(p1)∪Point(p2)},其中Point(p1)表示p1是一点。根据定义p1和p2是点集D的边界点。他们不是聚点。因为他们“孤单”的存在,他们周围没有“同类”,他们不是聚点。

在多元函数讨论极限时,针对的是聚点,也就是说p1和p2不参与讨论,他们“与世隔绝让人无法靠近”。连续是在极限的基础上讨论的,自然也是一样的范围——聚点。


基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
### 点云边界点特征提取的Python实现 在点云处理领域,PCL(Point Cloud Library)是一个广泛使用的库。通过 `pclpy`,可以将 PCL 的功能引入 Python 中。以下是使用 Python 和 `pclpy` 实现点云边界点特征提取的方法和代码示例。 #### 方法概述 1. **平面模型提取**:使用 SACSegmentation 对点云进行平面拟合,提取平面模型。 2. **多边形棱柱数据提取**:通过 `ExtractPolygonalPrismData` 提取边界点。 3. **投影与排序**:将边界点投影到平面上,并根据角度对点进行排序。 4. **边界点保存**:保存排序后的边界点。 #### 示例代码实现 以下代码展示了如何使用 `pclpy` 库完成上述步骤: ```python import pclpy from pclpy import pcl import numpy as np # 加载点云数据 cloud = pcl.PointCloud.PointXYZ() pcl.io.loadPCDFile("input_cloud.pcd", cloud) # 平面分割 seg = pcl.Segmentation.SACSegmentation.PointXYZ() seg.setOptimizeCoefficients(True) seg.setModelType(pcl.SACMODEL_PLANE) seg.setMethodType(pcl.SAC_RANSAC) seg.setDistanceThreshold(0.01) inliers = pcl.PointIndices() coefficients = pcl.ModelCoefficients() seg.setInputCloud(cloud) seg.segment(inliers, coefficients) # 提取凸多边形边界 extract = pcl.ExtractPolygonalPrismData.PointXYZ() extract.setInputCloud(cloud) extract.setInputPlanarHull(cloud, inliers) extract.setHeightLimits(0, 0.1) border_indices = pcl.PointIndices() extract.segment(border_indices) # 投影边界点到平面上 border_points = pcl.PointCloud.PointXYZ() pcl.filters.extract(cloud, border_indices, border_points) projected_points = pcl.PointCloud.PointXYZ() pcl.common.projectPoints(border_points, coefficients, projected_points) # 计算边界点的角度并排序 center = pcl.common.compute3DCentroid(projected_points) angles = [] for point in projected_points: angle = np.arctan2(point.y - center.y, point.x - center.x) angles.append(angle) sorted_indices = np.argsort(angles) sorted_border_points = pcl.PointCloud.PointXYZ() for idx in sorted_indices: sorted_border_points.push_back(projected_points[idx]) # 保存结果 pcl.io.savePCDFileASCII("sorted_border_points.pcd", sorted_border_points) ``` #### 注意事项 - 在实际应用中,点云数据可能包含噪声或异常点,需要在预处理阶段进行滤波[^4]。 - 如果点云密度不均匀,可能需要对点云进行采样以保证边界提取的一致性。 - 上述代码假设输入点云文件名为 `input_cloud.pcd`,用户需根据实际情况调整路径[^1]。 #### 相关问题
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