donnees; n_tests = 500; % Estimation de la position du centre : [C_estime,R_moyen] = estimation_1(x_donnees_bruitees,y_donnees_bruitees,n_tests); % Affichage du cercle estime : n_points_cercle = 100; theta_cercle = 2*pi/n_points_cercle:2*pi/n_points_cercle:2*pi; x_cercle_estime = C_estime(1)+R_moyen*cos(theta_cercle); y_cercle_estime = C_estime(2)+R_moyen*sin(theta_cercle); plot(x_cercle_estime([1:end 1]),y_cercle_estime([1:end 1]),'b','LineWidth',3); lg = legend(' Cercle initial', ... ' Donnees bruitees', ... ' Cercle estime', ... 'Location','Best'); function [C_estime, R_moyen] = estimation_1(x_donnees_bruitees, y_donnees_bruitees, n_tests) G = mean( [ x_donnees_bruitees.' y_donnees_bruitees.' ] ); R_moyen = mean( sqrt((x_donnees_bruitees.'-G(1)).^2 + (y_donnees_bruitees.'-G(2)).^2) ); x = repmat(x_donnees_bruitees.', 1, n_tests); y = repmat(y_donnees_bruitees.', 1, n_tests); x_rand = repmat((rand(1, n_tests)*R_moyen - R_moyen/2) + G(1), length(x_donnees_bruitees), 1); y_rand = repmat((rand(1, n_tests)*R_moyen - R_moyen/2) + G(2), length(y_donnees_bruitees), 1); dist = (sqrt((x-x_rand).^2 + (y-y_rand).^2) - R_moyen).^2; [min_val, min_index] = min( sum( dist ) ); C_estime = [ x_rand(1, min_index) y_rand(1, min_index) ]; end