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- [x,y]=meshgrid(0:31); n=2; D0=200;
* [+ S: Y% i1 \0 w7 {: x4 { - D=sqrt((x-16).^2+(y-16).^2); z=1./(1+D.^(2*n)/D0); % 计算滤波器
) t- r; n/ x, @7 U1 o - subplot(221), surf(x,y,z), view(0,90); axis([0,31,0,31,0,1]); % 俯视图! |, e' Y1 \* \- @+ @
- subplot(222), surf(x,y,z), view(90,0); axis([0,31,0,31,0,1]); % 侧视图
! u( ]\" F9 `9 A; q% ]' b - subplot(223), surf(x,y,z), view(0,0); axis([0,31,0,31,0,1]); % 正视图& a0 H5 M6 |\" m2 a
- subplot(224), surf(x,y,z), axis([0,31,0,31,0,1]); % 三维图( \5 W+ @- n$ x3 i* o3 y/ x) w
复制代码 1. **`[x,y]=meshgrid(0:31);`**
3 y2 o: ^; o+ A7 Y* g( F8 \ - 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。+ b% }/ L5 W2 H2 z
% O$ r% x7 J2 r9 W/ D) i+ E
2. **`n=2; D0=200;`**1 V* j! |- d; r6 P/ U' s" U
- 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。0 G# q. n6 U8 U; J- d+ C2 d2 w) |
8 U5 V9 ~8 I0 Z' s' o' x' }3. **`D=sqrt((x-16).^2+(y-16).^2);`**) b6 _$ P6 e4 h: `6 `* B. d
- 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。9 |! P7 [- E/ n+ p, y" U( z
0 c& w( e: W0 \7 V! L! o! D
4. **`z=1./(1+D.^(2*n)/D0);`**+ ]. J4 F5 r- T7 r) H+ j9 Y
- 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。3 H, @, a# v' N0 `! [$ X" G
2 P; \0 Z& E9 Q# K1 Z0 i. e o
5. **`subplot(221), surf(x,y,z), view(0,90); axis([0,31,0,31,0,1]);`**2 B$ r* z+ L6 A/ u* z
- 首先创建一个 2x2 的图形网格,选中第一个子图 (`221`)。
3 n ?7 @* i4 d% \ - 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。6 x1 a3 n0 ?# Z0 u
3 m7 g; Y% o# n+ Y m4 w
6. **`subplot(222), surf(x,y,z), view(90,0); axis([0,31,0,31,0,1]);`**# I( V9 X/ S6 t( \& n- @6 T
- 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。8 Y" J9 l9 H& l# p0 ` A3 P
& e4 J$ h# O( @2 }, Z1 ~4 p7 _
7. **`subplot(223), surf(x,y,z), view(0,0); axis([0,31,0,31,0,1]);`**' e. ^: E' M+ ^; H ?) y5 n5 v
- 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。" b6 U9 l* B3 |9 |' A9 G9 R
6 H. ^- o7 ^# D3 {! W/ ?' r8. **`subplot(224), surf(x,y,z), axis([0,31,0,31,0,1]);`**
5 ^) _' y3 ]0 Y' W" R3 m - 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。
1 C% t# Y, U+ ]# e0 n6 j$ z* f X) u' ?
### 知识点总结:; R K0 j9 a' m, S
$ ? m" D# v' e" Y" \/ g+ a7 n
- **`meshgrid` 函数**:) g, j3 E; m$ l$ j" {0 P5 S
- `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。
% w) L( N2 f R, c/ p
" r7 e! s: e' ]; c9 n F: d$ ] I- **滤波器响应处理**:4 B; Q! n$ g2 e8 k4 z
- 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。* X- w+ _) t6 F: S7 @
" K$ M3 ~5 q7 g' s滤波器设计在信号处理和图像处理等领域非常重要。6 X& I' F Q4 ^2 o3 W8 h. l! @
" S) t3 ^" N7 a" _/ |: }7 r' G* ?- **距离计算**:9 v8 r; |; U" `/ E, `3 B
- 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。
2 n3 p& q+ L1 ]
# J9 }7 j1 w& x% x& P' L- **`surf` 函数**:; q4 e' ]6 p" X& J5 t, ~" q
- `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。* B' S9 {+ O3 Y* B; J4 a
- p: M, x% V7 p5 L2 ^
- **`subplot` 函数**:9 _: s3 h( A7 c) D
- `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。# w) V7 v5 z% Y( v" K% d
M9 Z$ m1 d" n& k) P
- **视图设置**:9 S, o8 @+ `% V% S2 l
- `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。+ i) h# ^* R1 n- R# v, q* K" u
+ S8 }, b. A7 P" K# n# m) T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。
5 M# M: ~' i2 L9 J- C) q4 R+ B( Y, Q
: p s' G7 u T; T
. F3 i! C: i6 d! k |
zan
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