matlab三维图不同视角观看

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1. [x,y]=meshgrid(0:31); n=2; D0=200;
   . i4 T' u* j$ e. @2 a2 h$ A2 H
2. D=sqrt((x-16).^2+(y-16).^2); z=1./(1+D.^(2*n)/D0); % 计算滤波器
   ; a6 |: |1 }' U- n% |
3. subplot(221), surf(x,y,z), view(0,90); axis([0,31,0,31,0,1]); % 俯视图
   2 f& I( z+ \9 W* Z\" D\" [
4. subplot(222), surf(x,y,z), view(90,0); axis([0,31,0,31,0,1]); % 侧视图
     Z6 ^8 @5 ?; Q
5. subplot(223), surf(x,y,z), view(0,0); axis([0,31,0,31,0,1]);  % 正视图; F! ~1 X) z, A* ?7 _1 h/ w
   
6. subplot(224), surf(x,y,z), axis([0,31,0,31,0,1]); % 三维图# j' U( Z) W/ @) N
   

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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。

2. **`n=2; D0=200;`**
. S( W1 |! B- z- Z   - 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。
+ W$ X0 n7 I$ W9 h
' f' k, X' O* @( [. g. i3. **`D=sqrt((x-16).^2+(y-16).^2);`**
   - 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。
8 W6 w# r  b! F1 Y
4. **`z=1./(1+D.^(2*n)/D0);`**
   - 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。

. j! C/ V: r) @+ k! m# B! @; J( T5. **`subplot(221), surf(x,y,z), view(0,90); axis([0,31,0,31,0,1]);`**
) c! r& u5 Z0 y  K* d& \   - 首先创建一个 2x2 的图形网格，选中第一个子图 (`221`)。
1 _6 w9 N& Y+ e" s$ `   - 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。
( `# p$ `2 T0 l
- ~1 i2 W5 o7 I# }2 [6. **`subplot(222), surf(x,y,z), view(90,0); axis([0,31,0,31,0,1]);`**
   - 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。

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。
3 G' w$ Z. y( y
8. **`subplot(224), surf(x,y,z), axis([0,31,0,31,0,1]);`**
# U, J, l4 O! x. _   - 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。
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### 知识点总结：
0 N; E) f6 L$ L9 T1 E2 _
4 n: ]% M  z/ I' I9 V- **`meshgrid` 函数**：
/ o& ?: J. O$ P+ h: k- 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。
  ?% V, l- U* s- [3 @3 m
- **滤波器响应处理**：
- N6 o. u4 F: g/ W+ U# a  - 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。

3 K" I# v& a8 o$ y滤波器设计在信号处理和图像处理等领域非常重要。

* d+ Y* V8 Y) l7 k$ p  z- **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**：
* P0 ^- @6 A% w  T% S  {6 N& y9 Y  - `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。
' I# n3 D. H8 E! M8 L- a
- **`subplot` 函数**：
* }3 L: s; m+ }! X  o, N' X. W  - `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。
' _) h$ ]0 p& [( t. W0 n
- **视图设置**：
  - `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。
3 z0 J$ V5 U" X: S
9 ?3 F; K+ X8 a8 m* ~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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