思路还是很容易想到的: 1.首先使用KD树寻找当前点邻域的N个点,这里取了10个,直接调用了vlfeat. 2.用最小二乘估计当前邻域点组成的平面,得到法向量. 3.根据当前邻域点平均值确定邻域质心,通常质心会在弯曲表面的内部,反方向即为法线方向. vlfeat在这里下载,配置参考这里,rabbit.pcd下载地址 处理效果如下: 原始点云: 点云表面法向量,做了降采样处理: 兔子果断变刺猬. matlab代码如下: clear all; close all; clc; warning off;

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+

声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 对于Matlab的使用情况常常是这样子的,很多零碎的函数名字很难记忆,经常用过后过一段时间就又忘记了,又得去网上查,这样就容易造成效率比较低下.加强记忆的最好办法就是将这些零碎的用法随着在实际编程开发中的应用进行总结,当需要相应的功能而又记不起来时,就可以从总结的博文中快速的找到并使用,这会是一种比较好策略. matlab求取函数积分有两种方法,一种是符号运算,另一种是数值运算. 符号积分 int(f,v)

工业测试与控制系统中,经常需要对未知信号的频率进行测试.对于10MHz以下的信号,用单片机(MCU)定时器完成这项任务显然是最常见和最佳的选择.目前性价比最高的单片机STM32拥有功能强大且数量众多的定时器,能够轻松的胜任各种频率信号的测试工作.但也正是由于STM32的定时器功能过于强大和完善,常见的技术书籍往往将篇幅专注于STM32定时器的定时.PWM和触发DMA传输等常见功能,而对于测频率所需的计数和捕捉等功能往往一笔带过,更不会专门针对具体应用给出定时器的配置方法.本文分别介绍用STM32

首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

曲线段在上的弧长为采用积分所求弧长s=∫√(1+y'²)dxmatlab求出各点的导数,然后按照上式积分 clear>> x=1:0.1:10;>> y=rand(1,length(x));>> dy=diff(y);>> S=0.1*trapz((1+dy.^2).^0.5) S = 9.6474 >> plot(x,y,'o-')

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

matlab求定积分与不定积分 创建于2018-03-21 22:42 求定积分与不定积分是一件比较繁琐的事,但是我们可以借助matlab,下面与大家分享解决方法 材料/工具 matlab 求不定积分 求函数“xe^x”的不定积分 要用到"int"命令,具体操作见下图 函数“xe^x”的不定积分的结果如下 求定积分 求函数"x^2*e^x"在(0到1)上的积分 具体操作见下图 函数“x^2*e^x” 在(0到1)的定积分的结果见下图

Matlab求三重积分 求 \(\int_0^1 \int_0^1 \int_0^1 sin(\pi x_1 x_2 x_3) dx_1 dx_2 dx_3\) 代码是: triplequad(@(x,y,z)sin(pi*x*y*z), 0,1,0,1,0,1)

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

依然是计算几何. 射线法判断点与多边形关系原理如下: 从待判断点引出一条射线,射线与多边形相交,如果交点为偶数,则点不在多边形内,如果交点为奇数,则点在多边形内. 原理虽是这样,有些细节还是要注意一下,比如射线过多边形顶点或射线与多边形其中一边重合等情况还需特别判断. 这里就不特别判断了,因为我只是熟悉原理,并不是实际运用. 好吧,我实际是太懒了,不想判断了. 结果如下: 结果图和线性分类器的组合有几分相似. matlab代码如下: clear all;close all;clc; polyn=

1. 均值 数学定义: Matlab函数:mean >>X=[1,2,3] >>mean(X)=2 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组.mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值. >>X=[1 2 3 4 5 6] >>mean(X,1)=[2.5, 3.5, 4.5] >>mean(X,2)=[2 5] 若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X)). >>mean(mean(X))=3.5 也可

上一篇博客中介绍的高斯牛顿算法可能会有J'*J为奇异矩阵的情况,这时高斯牛顿法稳定性较差,可能导致算法不收敛.比如当系数都为7或更大的时候,算法无法给出正确的结果. Levenberg-Marquardt法一定程度上修正了这个问题. 计算迭代系数deltaX公式如下: 当lambda很小的时候,H占主要地位,公式变为高斯牛顿法,当lambda很大的时候,H可以忽略,公式变为最速下降法.该方法提供了更稳定的deltaX. 算法步骤如下: 1.给定初始系数,以及初始优化半径u. 2.计算使用当前系数

1.      roots函数 针对多项式求零点(详见MATLAB多项式及多项式拟合) 2.      fzero函数 返回一元函数在某个区间内的的零点. x0 = fzero(@(x)x.^2-3*x-4,[1,5]); 只能求区间里面的一个零点,并且要求在给定区间端点函数值异号,所以使用之前应该先作图,得出单个零点分布的区间,然后使用该函数求零点.若有多个零点,则需多次使用该函数. 如需求上例中的全部零点,先作图 fplot(@(x)x.^2-3*x-4,[-10,10]); 得知两个零点的

a/b=q...r   a=b*q+r  r为余数 fix(a/b)    求商rem(a,b)  求余数还可以 mod(a,b) 两者的区别是余数的符号,rem与a相同,而mod与b相同 例1: >> mod(4,-3) ans = -2 >> rem(4,-3) ans = 1 mod :(-3)*(-2)-2=4 rem:(-3)*(-1)+1=4 例2: >> rem(-4,5)ans = -4>> mod(-4,5)ans = 1 rem: 5*(

matlab判断2个数组中不同元素--setdiff c = setdiff(A, B) 返回在A中有,而B中没有的值,结果向量将以升序排序返回.在集合论中,c = A - B.A和B也可以是字符串细胞数组.c = setdiff(A, B, 'rows')当A和B是具有相同列数的矩阵时,返回A中有而B中没有的那些行.   原载:http://blog.csdn.net/szv123_rier/article/details/8078905  

% 求Ax=0的解: r=rank(A): x=null(A,r) 求出来x的是归一化后的解.

对 p = 2,这称为弗罗贝尼乌斯范数(Frobenius norm)或希尔伯特-施密特范数( Hilbert–Schmidt norm),不过后面这个术语通常只用于希尔伯特空间.这个范数可用不同的方式定义: 这里 A* 表示 A 的共轭转置,σi 是 A 的奇异值,并使用了迹函数.弗罗贝尼乌斯范数与 Kn 上欧几里得范数非常类似,来自所有矩阵的空间上一个内积. 弗罗贝尼乌斯范范数是服从乘法的且在数值线性代数中非常有用.这个范数通常比诱导范数容易计算. %X为向量,求欧几里德范数,即 . n =

function CrossPoint( ) %% 求两条直线的交点坐标 x1 = [7.8 8]; y1 = [0.96 0.94]; %line2 x2 = [8.25 8.25]; y2 = [0 0.99]; %fit linear polynomial p1 = polyfit(x1,y1,1); p2 = polyfit(x2,y2,1); %calculate intersection x_intersect = fzero(@(x) polyval(p1-p2,x),3); y_

clc; %清屏 clear; %清除变量 close all; %关闭 syms x; %定义变量,多个变量间用空格分离 f(x) = x^3; %原函数 res = diff(f(x),x,1); %函数的导数 pretty(res); %按照书面格式进行展示 ezplot(f(x)); %绘制原函数曲线 hold on; ezplot(res); %绘制导数的曲线 grid on;%加网格 legend('y=x^3','y=3*x^2');%加图例 title('函数求导数'); %{