直接上代码,多的不再说了. %------------------非均匀B样条拟合MATLAB程序----------------- clear k=; x=load('data.txt'); [n,m]=size(x); %-----------弦长参数化-------------------------------------- u(k+n)=; :n- u(k+i+)=u(k+i)+sqrt((x(i+,)-x(i,))^+(x(i+,)-x(i,))^); end; L=u(n+k);

非均匀B样条离散点的加密与平滑 离散点的预处理是点云网格化很关键的一步,主要就是离散点的平滑.孔洞修补:本文是基于非均匀B样条基函数进行离散点云的加密和平滑的,一下为初步实现结果. 算法步骤: 1.数据点分割投影 将三维数据点投影到二维平面上,进行数据排序,得到m*n矩阵形式的数据点(当然这种方法有一定的弊端). 2.非均匀双三次B样条曲线曲面的拟合 a.数据点的参数化:b.节点矢量的计算:c.计算B样条基函数 N(u):d.控制点计算:e.曲线曲面上加密点计算. 细节: 利用累计弦长计算参数化

在使用OpenFOAM求解的时候我们经常需要设置非均匀的边界,比如我们在计算层流的时候,很多时候需要入口为充分发展的入口边界,下面我们就以入口处为充分发展的层流速度分布为总结OpenFOAM当中设定不均匀边界条件的方法 OpenFOAM当中对非均匀边界条件设置大致有以下几种方法: 方法一:直接用非均匀场的方式将边界上对应的值写入算例目录下0文件夹下的文件当中,详细操作见算例:<OpenFOAM——90度T型管>,链接:http://blog.sina.com.cn/s/blog_14d64da

在使用OpenFOAM进行计算的时候,我们需要对计算域设置非均匀场,比如最典型的溃坝算例,在开始计算以前,我们需要首先设定某一区域的水的体积分数为1,就是下面这样的: 有可能我们在计算传热问题的时候,会在计算域内设置一块高温(低温)区域,比如下面这样的: 我们一般可以采用setField来针对比较规则的区域进行非均匀场的设置,而针对比较复杂的区域,我们也可以采用funkySetFields来设定(具体可见苏老师的博文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5fdfa7e6

对于非平稳信号,由于傅立叶变换核心函数-正弦函数具有无限性,因此选用短时窗来分析局域信号: 需要注意的时,选取完滑动的时间窗一般是中心对称而且为奇数,这时被分析的时间点正好是滑动窗的中点. 因此,时域窗法就是用一个中心对称的滑动窗函数截取某段观测信号,并对不同时刻的短时信号进行傅立叶变换,最后得到由各段信号构成的时变频谱. 需要注意的频率分析范围:根据前面的傅立叶分析,最小频率为1/(Nw*dt),最大频率为1/(2*dt).也就是说,我们只需分析1/(2*dt)之前的频率成分即可. 同时,对于

Derivatives of a B-spline Curve 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 尽管B-样条曲线比贝塞尔曲线复杂得多,它们的导数很相似.假设一个B-样条曲线定义如下: 每个基函数的导数可计算如下: 将这些导

均匀随机数生成   先来说说均匀随机数生成,这是非均匀随机数的生成基础.   例如,我们现在有drand()函数,可以随机生成[0,1]范围内的均匀随机数. 要求一个drand2()函数,能够生成[0,2]内的均匀随机数.   显然有: \[drand2()=2*drand() \]   但是很多时候,我们希望生成的随机数是有一定概率偏向的.   比如生成[0,2]的随机数,越偏向2的数,出现的概率越大,显然上面的\(2*drand()\)无法满足要求.   例如,我们的随机数的概率密度分布如下

1 B样条曲线 1.1 B样条曲线方程 B样条方法具有表示与设计自由型曲线曲面的强大功能,是形状数学描述的主流方法之一,另外B样条方法是目前工业产品几何定义国际标准——有理B样条方法 (NURBS)的基础.B样条方法兼备了Bezier方法的一切优点,包括几何不变性,仿射不变性等等,同时克服了Bezier方法中由于整体表示带来不具有局部性质的缺点(移动一个控制顶点将会影响整个曲线).B样条曲线方程可表示为 其中,di(i=0,1...n)为控制顶点(坐标),Ni,k(i=0,1...n)为k次规范

先说一下我自己的理解,这东西就是把原来的有的标签位置换成自己的标签名称,一般都是要手动设置看物理意义. https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/xticks.html % 指定x轴刻度值和标签 x = linspace(0, 10); y = x.^2; plot(x, y) xticks([0 5 10]) xticklabels({'x = 0', 'x = 5', 'x = 10'}) % 指定非均匀x轴刻度值 用数值标注刻度线 x = linsp

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-')

原地址:http://blog.csdn.net/bookwormno1/article/details/7962466 这几天学习灰度共生矩阵,现记录如下: 讲灰度共生矩阵比较好的一份百度文库文档:http://wenku.baidu.com/view/84a1c051f01dc281e53af07c.html 以下内容转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a18533301010pl6.html   共生矩阵用两个位置的象素的联合概率密度来定义,它不仅反映亮度

B-spline Curves: Moving Control Points 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. B-样条曲线:移动控制点 移动控制点是改变B-样条曲线形状的最明显的方法.在前面页讨论的局部修改方案说明了修改控

EMVA1288标准之“非均匀性”的理解 目录 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗? 2. EMVA1288的非均匀性内容. 3. 总结与理解 正文 1. 什么是图像的非均匀性?有标准吗?简单来说,我们将相机对着一个均匀场景进行拍照时候,假定场景理想均匀,所有像素的灰度值也并非一致.这种个体之间的差异就是非均匀性.怎么测试相机焦平面的不一致,控制变量法,先保证被拍物体的均匀的,实验室中我们采用积分球光源,它可以假定为是一种理想的绝对均匀光.然后,我们需要对“均匀”进行定量的.系统的.数字化的评

title: Matlab Learning Record date: 2020-05-23 20:11:26 author: liudongdong1 img: https://gitee.com/github-25970295/blogImage/raw/master/img/voice-recognition-speech-detect-deep-260nw-694633963.webp reprintPolicy: cc_by cover: false categories: 语言框架

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

翻译 局部不变特征探测器:一项调查 摘要 -在本次调查中,我们概述了不变兴趣点探测器,它们如何随着时间的推移而发展,它们如何工作,以及它们各自的优点和缺点.我们首先定义理想局部特征检测器的属性.接下来是对过去四十年中根据不同类别的特征提取方法组织的文献的概述.然后,我们对选择的方法进行更详细的分析,这些方法对研究领域产生了特别重大的影响.最后总结并展望未来的研究方向. 1引言 在本节中,我们将讨论局部(不变)特征的本质.这个词我们的意思是什么?使用局部特征有什么好处?我们可以用它们做什么?理想的

(哥廷根大学) 摘要 文章提出了一种表示空间扩展物体轮廓的新方法,该方法适用于采用激光雷达跟踪未知尺寸和方向的车辆.我们在笛卡尔坐标系中使用二次均匀周期的B-Splines直接表示目标的星 - 凸形状近似.与之前在极坐标下工作的方法相比,我们引入了一个新的步行参数来模拟物体的轮廓功能,使得形状参数很好地被定义,并且与测量值位于同一空间内.该方法的主要优点是可以通过缩放样条的基点来独立地执行长度和宽度的缩放. 一.引言 对于汽车领域,特别是高级驾驶辅助系统(ADAS)功能,扩展目标跟踪(EOT)的

*****仅供个人学习记录***** Neural Ordinary Differential Equations[2019] 论文地址:[1806.07366] Neural Ordinary Differential Equations (arxiv.org) 摘要:我们介绍了一个新的深度神经网络模型系列.我们不是指定一个离散的隐藏层序列,而是使用神经网络对隐藏状态的导数进行参数化.网络的输出是用一个黑盒微分方程解算器计算的.这些连续深度模型具有恒定的内存成本,使其评估策略适应每个输入,并且

Possion重建是Kazhdan等2006年提出的网格重建方法[1].Possion重建的输入是点云及其法向量,输出是三维网格.Poisson有公开的源代码[2].PCL中也有Poisson的实现. 核心思想 Possion重建是一个非常直观的方法.它的核心思想是点云代表了物体表面的位置,其法向量代表了内外的方向.通过隐式地拟合一个由物体派生的指示函数,可以给出一个平滑的物体表面的估计. 给定一个区域\(M\)及其边界\(\partial M\),指示函数\(\chi_M\)定义为 这样,把重

OPEN CASCADE BSpline Curve Interpolation eryar@163.com Abstract. Global curve interpolation to point data is a way to construct curves. The paper focus on the interpolate algorithm in OPEN CASCADE, and give a simple example to demonstrate the usage o