私は角度のセットを持っています。分布は大まかに次のように説明できます。
そのような問題に対する一般的な解決策/戦略はありますか?
多次元データの場合は RANSAC を使用しますが、1 次元データに Ransac を適用するのは珍しいという印象があります。別の問題は、角度の平均を計算することです。ベクトルを使用して角度の平均を計算する方法に関する他の投稿を読みましたが、両方の問題を既に処理する特定のフィッティング ソリューションがないのではないかと思います。
この場合でも RANSAC を使用できます。すべての必要な条件 (最小サンプル、データ ポイントのエラー、コンセンサス セット) が満たされています。最小サンプルは 1 ポイント、ランダムに選択された角度になります (すべてを試すことはできますが、十分に高速である可能性があります)。次に、あるしきい値 (たとえば 1 度) 未満のエラー (絶対距離、モジュロ 360 のみを使用できます) を含むすべての角度 (データ ポイント) は、コンセンサス セット内のインライアと見なされます。
もう少し試してみたい場合は、ローカル最適化を追加することで結果をより安定させることができます。例: Lebeda、Matas、Chum: Fixing the Locally Optimized RANSAC、BMVC 2012 を参照してください。
中央値などの別のアプローチを試すことも、ガウス分布と一様分布の混合をフィッティングすることもできますが、何らかの方法で信号の周期性に対処する必要があるため、RANSAC を選択する必要があると思います。