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matlab三维图不同视角观看

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发表于 2024-8-24 10:25 |只看该作者 |倒序浏览
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  1. [x,y]=meshgrid(0:31); n=2; D0=200;
    $ W; i* c/ S0 K# G! x
  2. D=sqrt((x-16).^2+(y-16).^2); z=1./(1+D.^(2*n)/D0); % 计算滤波器\" I. k6 `# U) t% d8 d
  3. subplot(221), surf(x,y,z), view(0,90); axis([0,31,0,31,0,1]); % 俯视图
    ( P5 X; E0 G& Y# U
  4. subplot(222), surf(x,y,z), view(90,0); axis([0,31,0,31,0,1]); % 侧视图( b( {# `; p, E9 p
  5. subplot(223), surf(x,y,z), view(0,0); axis([0,31,0,31,0,1]);  % 正视图$ a& R( k8 F) \+ E
  6. subplot(224), surf(x,y,z), axis([0,31,0,31,0,1]); % 三维图
    : l  \' ~8 D: r) G9 G5 ]. ]
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1. **`[x,y]=meshgrid(0:31);`**; q- A" `- I9 b
   - 使用 `meshgrid` 函数生成一个二维网格,其中 `x` 和 `y` 的范围是从 0 到 31。 `x` 和 `y` 矩阵的维度相同,用于后续计算。- A& v  _, c' [  @. Z: a

% Z. J$ r, H: N; m* t! h4 p6 B2. **`n=2; D0=200;`**
- H& H1 X7 ^' ]' X5 ]& \2 R- P  J   - 设置两个变量: `n` 为滤波器的阶数,`D0` 是参考距离。这里 `n=2` 表示滤波器的特性与距离的平方成正比。4 k, l" k; E4 Z: O3 S/ `
1 Y& ?  H# d- _# e2 k' v
3. **`D=sqrt((x-16).^2+(y-16).^2);`**6 u5 z4 k* K. s* k0 c# q- }
   - 计算每个点 \((x, y)\) 到中心点 \((16, 16)\) 的距离,形成一个距中心点的距离矩阵 `D`。这里使用了欧几里得距离公式。$ ]  l5 f7 p; N3 c6 k7 N9 K
6 n* _; o( X  _
4. **`z=1./(1+D.^(2*n)/D0);`**5 ^4 z: ]+ W6 O6 I7 E, `
   - 根据定义的距离矩阵 `D` 计算滤波器的响应 `z`。这个公式表示在频域中,随着距离的增加,滤波器的响应会减小。`D.^(2*n)` 是距离的平方与 `n` 相关,`D0` 用于调整距离的影响程度。  G+ u7 W7 I' _5 d! B4 E) _' o

5 ?2 @# L9 A/ V! p5 D5. **`subplot(221), surf(x,y,z), view(0,90); axis([0,31,0,31,0,1]);`**  v; |' r. j3 n& _4 M. a
   - 首先创建一个 2x2 的图形网格,选中第一个子图 (`221`)。
1 h; D% C1 t  M. W/ }   - 使用 `surf` 函数绘制 `x, y, z` 的三维表面图,`view(0,90)` 表示从顶部俯视(XZ 平面),`axis([0,31,0,31,0,1])` 设置坐标轴的范围,保持 Z 值在[0, 1]之间。1 d* _2 o1 [9 |

: @( T& m7 w# t) T7 @5 `/ j6. **`subplot(222), surf(x,y,z), view(90,0); axis([0,31,0,31,0,1]);`**: Q) \9 o/ P) ?4 @: b
   - 在第二个子图 (`222`) 中绘制图形,`view(90,0)` 表示从侧面(YZ 平面)观察,其他设置同样保持 Z 值在[0, 1]之间。  ?) Z" z* V5 s+ z  T: t

% J% ]0 o9 A# b8 e7. **`subplot(223), surf(x,y,z), view(0,0); axis([0,31,0,31,0,1]);`**
3 g- M( v4 ^3 _- V# n& j/ Y' m   - 在第三个子图 (`223`) 中绘制图形,`view(0,0)` 表示从前面(XY 平面)观察,设置与前面相同。
4 F% `. ~  s2 p% @+ \4 P. s! [! c$ ?
8. **`subplot(224), surf(x,y,z), axis([0,31,0,31,0,1]);`**3 w, ~: P3 e" R# W) h# D
   - 在第四个子图 (`224`) 中绘制完整的三维图,视角默认为默认的三维视角,范围设置同样保持在[0, 31]和[0, 1]之间。
' o7 l, \5 `) _6 C; {
$ w$ {. s5 d% l# s1 O### 知识点总结:' \) o6 ]+ |: S  Y! F- t
7 O0 P7 f' @3 a$ D) d+ ?
- **`meshgrid` 函数**:+ R* ]: ^  s* C: N
  - `meshgrid` 是 MATLAB 中常用的一个函数,用于生成二维坐标网格,适合用于函数的可视化和计算。' d3 M: s. T' e3 {. Q; I3 S/ |

% J; P4 X: z4 r5 B- K- **滤波器响应处理**:2 E! d3 E$ O) u% N0 h
  - 滤波器的设计通常与其频率特性和距离有关。该代码使用的公式 `z=1./(1+D.^(2*n)/D0)` 反映了距离对滤波器输出的影响。
2 b# {  j. O# M* p+ @5 f4 A: y5 s4 q. {2 Z; U; F. D
滤波器设计在信号处理和图像处理等领域非常重要。; T  x, G) E5 [1 `
4 ?4 \6 c6 h9 }, S) S( d
- **距离计算**:" a' r' U1 `/ A6 u- R  @
  - 使用欧几里得距离公式来衡量每个点到中心点的距离,其中 \((16, 16)\) 是矩阵中心。这对于中心对称的滤波器非常常见。
3 o9 m  j  X* h* p. @& U9 e
+ d  }5 O- h3 V3 l. V- **`surf` 函数**:. x5 }9 b1 u* ?* G2 B+ V0 R: q1 P# w
  - `surf` 函数绘制三维表面,是数据可视化的重要工具。它可以显示函数在三维空间中的变化,并帮助理解数据的性质。
& w) ?( [/ i; D, e% B& d+ U7 Z- A" t6 q  v9 B
- **`subplot` 函数**:
4 c  X7 H, j8 L& X1 D+ c  - `subplot` 可以在同一图形窗口中创建多个子图,从而便于比较不同视角下的同一数据。在该代码中,它展示了滤波器的响应在不同视角下的变化。0 P2 J& E0 o1 I

! W* i* Y3 F: i3 Q- e2 X+ E- **视图设置**:
' _9 I4 L: R9 z* C1 k# e6 w7 Z# U  - `view` 函数允许用户设置观察角度,以获取不同的视觉效果。通过不同的视角(俯视图、侧视图、前视图),能够揭示数据的不同特征。1 J) R3 y( J4 d7 l
5 y9 @& M- g0 l* K
通过这些知识点和代码示例的结合,可以清晰地理解如何在 MATLAB 中构建和可视化二位滤波器响应,观察其在不同观察角度下的特性。6 L; q% c6 j9 y

- c- ]) D& {8 J7 x) m/ [# @: m# a5 w+ O" U& c4 p
  P% C3 I0 m; h8 x' p4 h2 b" x& h3 X

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