matlab三维图不同视角观看

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1. [x,y]=meshgrid(0:31); n=2; D0=200;
   5 a# M7 i, g, H0 h6 s. y2 q
2. D=sqrt((x-16).^2+(y-16).^2); z=1./(1+D.^(2*n)/D0); % 计算滤波器
   1 \\" I. u* D+ Q0 a
3. subplot(221), surf(x,y,z), view(0,90); axis([0,31,0,31,0,1]); % 俯视图\" G  A% i' Q$ R4 J2 V( k\" P
   
4. subplot(222), surf(x,y,z), view(90,0); axis([0,31,0,31,0,1]); % 侧视图
   ) U4 L  J# E7 L' H5 D. [0 N
5. subplot(223), surf(x,y,z), view(0,0); axis([0,31,0,31,0,1]);  % 正视图, r3 M, C2 q5 J5 Z
   
6. subplot(224), surf(x,y,z), axis([0,31,0,31,0,1]); % 三维图( p5 I: p$ r( V# v: C& [! Z9 \
   

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1. **`[x,y]=meshgrid(0:31);`**
   - 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。
6 N# r  s# I+ {: Z* r& M0 a# n: ?# f
2. **`n=2; D0=200;`**
" G8 h3 X  T* |' B   - 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。
6 H! v) i3 n& C) ]
* ^; Y) d% D+ q! H( k3. **`D=sqrt((x-16).^2+(y-16).^2);`**
5 a, k7 C* j4 j   - 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。

& J: d. ]% k, i5 M. x. p4. **`z=1./(1+D.^(2*n)/D0);`**
+ g1 ?, \+ R1 f% G4 G   - 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。

5. **`subplot(221), surf(x,y,z), view(0,90); axis([0,31,0,31,0,1]);`**
   - 首先创建一个 2x2 的图形网格，选中第一个子图 (`221`)。
   - 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。

! b2 f; x5 [" N8 b. W7 ?& _- v6. **`subplot(222), surf(x,y,z), view(90,0); axis([0,31,0,31,0,1]);`**
. ^2 a7 Z; r. C; g   - 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。
2 Y' c5 O# W& N' q* F
7. **`subplot(223), surf(x,y,z), view(0,0); axis([0,31,0,31,0,1]);`**
   - 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。

' R( `5 a% ^7 i2 i8. **`subplot(224), surf(x,y,z), axis([0,31,0,31,0,1]);`**
   - 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。
8 z3 ]  p2 J! r' o; T# P
### 知识点总结：
' o) f" {; z0 M
- **`meshgrid` 函数**：
  - `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。

0 e, w' D" b4 y- D  s: H- K- **滤波器响应处理**：
0 e  a/ Z( h5 B; j2 m3 B( l/ {  - 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。
/ u( l0 k2 U) e
滤波器设计在信号处理和图像处理等领域非常重要。
1 `: v% G/ }6 h, o2 @. b
& j, E/ A) N- R" X' ?  D# m- **距离计算**：
  - 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。

- **`surf` 函数**：
  - `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。

- **`subplot` 函数**：
  - `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。

% @8 `) S6 B8 F8 t! V- **视图设置**：
6 i+ x# f# [3 S/ z+ W6 y1 @- 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。
' j! s( l; K8 Q% Q# F5 f
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。



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