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平面拟合与法线计算:根据给定的x、y、z坐标确定最优平面-matlab开发

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简介:
本MATLAB项目提供了一种方法,用于根据给定点云数据(x,y,z坐标)来拟合一最佳平面,并计算该平面上任意点的法向量。通过最小二乘法实现高效准确的平面拟合和法线确定。 给定一组 x、y、z 坐标,使用最小二乘回归来找到对这些点的最佳平面拟合。此外还包含一个测试脚本“t_fitNormal”,用于验证功能并演示用法。 示例调用代码如下: ``` 数据 = rand(50,3)*100; 数据(:,3) = 数据(:,1) * .4 + 数据(:,2) * .6 + rand(50,1); n = fitNormal(data, 1) ```

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  • 线xyz-matlab
    优质
    本MATLAB项目提供了一种方法,用于根据给定点云数据(x,y,z坐标)来拟合一最佳平面,并计算该平面上任意点的法向量。通过最小二乘法实现高效准确的平面拟合和法线确定。 给定一组 x、y、z 坐标,使用最小二乘回归来找到对这些点的最佳平面拟合。此外还包含一个测试脚本“t_fitNormal”,用于验证功能并演示用法。 示例调用代码如下: ``` 数据 = rand(50,3)*100; 数据(:,3) = 数据(:,1) * .4 + 数据(:,2) * .6 + rand(50,1); n = fitNormal(data, 1) ```
  • 均曲率:用MATLAB(x,y,z)值。
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    本项目利用MATLAB编写程序,旨在计算并分析给定三维坐标(x, y, z)所表示表面上各点的平均曲率。通过此工具,用户能够深入理解复杂几何形状的局部特性。 该函数用于计算给定点云数据的平均曲率。输入为x、y、z坐标的矩阵形式,输出则是一个包含每个点对应平均曲率值的矩阵。
  • 椭圆点 (x, y) 返回椭圆 - MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一种算法,用于接收一系列二维点坐标(x,y),并计算这些点的最佳椭圆拟合。该工具可应用于图像处理和数据分析等领域,帮助用户识别数据中的椭圆形结构或模式。 用法:[semimajor_axis, semiminor_axis, x0, y0, phi] = ellipse_fit(x, y) 输入: - x - x 测量值的向量 - y - y 测量值的向量 输出: - semimajor_axis - 椭圆长轴的大小 - semiminor_axis - 椭圆短轴的大小 - x0 - 椭圆中心的 x 坐标 - y0 - 椭圆中心坐标 - phi - 相对于弧度的旋转角度 x 轴使用的算法:给定椭圆的二次形式: \[ a*x^2 + 2*b*x*y + c*y^2 + 2*d*x + 2*f*y + g = 0 \] 我们需要找到最佳(在最小二乘意义上)参数 \(a, b, c, d, f, g\)。为了将问题转化为常见的估计形式,等式两边除以\(a\), 然后把\(x^2\)移到另一边: \[ 2*b*x*y + c*y^2 + 2*d*x + 2*f*y + \frac{g}{a} = - x^2 \] 这样可以方便地进行参数估计和椭圆拟合。
  • 局部转换为经纬度x,y,lat0,lon0,azimuth)- MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一种算法,用于将平面上的(x,y)局部坐标系统精确地转换为地理坐标系中的经纬度(lat,lon),并考虑了方位角的影响。适用于地图投影和导航应用。 这是从局部平面坐标到经度纬度坐标的简单转换方法,例如WGS84系统中的转换。我没有使用不同地球模型的复杂变换方式,而是采用了坐标系平移、旋转及缩放的方式进行处理,并通过谷歌地球进行了测试,结果显示出较高的准确性。但需要注意的是,在大规模数据转换时这种方法可能不够精确。 对于反向变换(从局部平面坐标转为地理经纬度),相应的代码也已经被发布出来了: 输入包括点的纬度和经度;本地平移坐标系原点的纬度与经度以及x轴的方向角,y轴则由x轴顺时针旋转得到。输出则是该点在局部平面坐标系统中的位置(单位为米)。 需要注意的是,这种方法不适合用于大规模的数据转换,在一公里范围内的数据转换中,精度会受到方向角度的影响较大。例如:将本地原点(0,0)设为北纬55.709264度和东经13.20度的位置。
  • 绘制二维热图:DrawHeatmap(X,Y,Z)-基于Z中值(X,Y)-MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一个函数用于绘制二维热图。该函数接收X、Y和Z三个参数,根据Z中的数值在对应的(X,Y)坐标上生成色彩丰富的热图,便于数据可视化分析。 为值在 Z 中的 (X, Y) 坐标绘制二维热图。其中 X、Y 和 Z 必须是列向量。创建人:Eng. Osama Talaat Abdel-Hafiz,博士生,埃及,2017 年 9 月。
  • Akima 插值:在上利用点生成滑曲线 - MATLAB
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    本项目介绍了如何使用MATLAB实现Akima插值算法,在给定的数据点之间生成一条平滑且自然的曲线。该方法特别适用于数据变化较为剧烈的情况,能够有效避免传统多项式插值可能导致的震荡问题,广泛应用于科学计算、工程绘图等领域。 在 MATLAB 开发环境中,Akima 插值是一种用于生成平滑曲线的高级技术,在给定数据点上进行操作。该方法由 Akima Hidehiko 在 1970 年提出,并发表于《ACM 计算机科学期刊》第 17 卷第 4 期,具体内容在第589-602页。 N. Shamsundar 对此技术进行了进一步的研究和应用。Akima 插值的独特之处在于结合了线性插值的简单性和样条插值的平滑性,适用于需要在数据间进行平滑插值的情况,例如地理信息系统、信号处理或工程数据分析中等。 **一、Akima 插值的基本原理** 1. **数据准备**: 需要一组离散的数据点(x_i, y_i),其中x是自变量,y 是因变量。这些点应当为等间距的或者近似等间距的。 2. **斜率估计**: 在每个数据点 i 的两侧,Akima 方法会计算四个相邻点的斜率(即 dydx),并利用这四条线构造一个二次多项式来估算该点的真实斜率。这个过程可以避免在数据中的尖峰和转折点处出现不必要的锯齿状。 3. **构建分段三次样条**: 根据每个数据点估计出的斜率,Akima 插值会创建一个分段三次样条函数。每一段都是一个三次多项式,在所有数据点上连续并平滑过渡。这确保了曲线在所有点上的连续性和光滑性。 **二、MATLAB 实现** 在 MATLAB 中,可以使用内置的 `akima` 函数来实现 Akima 插值: 1. **加载数据**: 需要把自变量和因变量的数据分别存储于向量 x 和 y 中,并调用 akima 函数创建插值对象。 ```matlab x = [x1, x2, ..., xn]; % 自变量数据 y = [y1, y2, ..., yn]; % 因变量数据 interpFunc = akima(x,y); ``` 2. **计算插值**: 使用该对象对任意自变量值进行插值。 ```matlab xi = linspace(min(x), max(x), m); % 创建m个等间隔的插值点 yi = interpFunc(xi); % 进行插值操作 ``` 3. **绘制结果**: 可能希望将原始数据和新生成的数据一起绘图,以便比较。 ```matlab plot(x, y, o, DisplayName,Original Data, xi,yi,-r,DisplayName,Akima Interpolation); legend(show); ``` 通过 MATLAB 提供的 akima 函数,用户可以轻松地在自己的项目中实现这一插值技术。理解其工作原理并熟练使用它对于提升数据分析和建模能力非常有帮助。
  • 3D 小二乘多项式 xy:将 f(x,y) 多项式至采样 x,y,z 三元组二维数 - MATLAB
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    本项目利用MATLAB开发,采用最小二乘法实现三维空间中x、y与z的多项式拟合,适用于处理复杂的数据集并生成精确的数学模型。 通常情况下,测量数据由 N 个 z 的采样值组成,在 N 个位置 (x,y) 处进行评估。 使用此函数可以利用线性最小二乘法来计算最佳拟合的 x、y 多项式的系数。如果您有一组包含 N 个数据三元组(即 x, y 和 z 值)的数据集,并且您希望找到特定形式的多项式 f(x,y) (例如,已知要包括哪些项,如 x^2、xy^3、常数或 x^-3 等),则可以使用该函数来实现。
  • 小二乘-多项式:利用小二乘求解线-MATLAB
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    本项目采用MATLAB实现最小二乘法,用于计算给定数据集的最佳多项式拟合曲线。通过优化技术,确定多项式的系数以达到误差平方和最小化的目标。 我们测量了一个主要城市繁忙街道上24小时内的一氧化氮(NO)浓度(Y = [110.49 73.72 23.39 17.11 20.31 29.37 74.74 117.02 298.04 348.13 294.75 253.78 250.48 239.48 236.52 245.04 286.74 304.78 288.76 247.11 216.73 185.78 171.19 171.73 164.05]),时间范围是t =(0:24)。由于NO浓度主要由汽车排放引起,因此在交通最繁忙的上午和下午时段会出现峰值。我们使用最小二乘法对这些数据进行了拟合处理,并建立了一个多项式模型来预测给定时间段内任意时刻的平滑数据值。
  • 两点及半径圆心 - MATLAB
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    本MATLAB项目提供了一种算法,用于计算已知两点和圆半径条件下的圆心坐标。适用于几何问题求解与工程应用。 用于计算给定两点和半径的圆心的函数仅接受真实输入,并只给出真实的输出结果。确保单位一致: - 输入: - P1:第一点,例如 [3, 4] 表示 (x1,y1) - P2:第二点 - R:半径 - 输出: - C:圆心。它是一个2x2矩阵。第一行代表第一个可能的中心(x1,y1),第二行为第二个可能的中心。
  • 在等高线和等值线中提取数:脚本演示了如何等高线xy及其所在区域 - MATLAB
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    该MATLAB项目提供了一个详细的脚本示例,展示如何从等高线和等值线图中精确获取指定等高线的X、Y坐标,并计算其覆盖区域面积。 该脚本展示了如何识别等高线图中的特定等值线,并提取其x,y坐标以及计算相关区域的数值。