同学问的,查了下资料. %需要拟合的点的坐标为(0,-174.802,990.048),(0.472,-171.284,995.463),(0.413,-168.639,1003.55),(0.064,-167.862,1019.55), %(0,-170.357,1035.44),(0,-172.142,1044.78),(0.215,-174.759,1047.84),(0.171,-176.586,1048.13),(0,-179.832,1043.34),(0,181.5

matlab三维画图主要有三个命令:plot3命令.mesh命令和surf命令. plot3 plot3是三维画图的基本函数,绘制的是最为主要的3D曲线图,最主要的调用格式是: plot3(X,Y,Z) 当X,Y,Z为长度同样的向量时,plot3命令将绘得一条分别以向量X,Y,Z为(x,y,z)坐标值的曲线 当X,Y,Z均为m*n的矩阵时,plot3命令将绘得m条曲线,每条曲线均为X,Y,Z列向量为(x,y,z)坐标值的曲线 mesh mesh与plot3不同的是它能够绘出在某一区间内完整的曲面

MATLAB三维散点图的绘制(scatter3.plot3) (1)函数scatter3 用法:scatter3(x,y,z,'.',c) % c 为颜色,需和x,y,z长度相同 例子: x=[4229042.63      4230585.02    4231384.96    4231773.63    4233028.58    4233296.71   4235869.68    4236288.29]; y=[431695.4   441585.8      432745.6 4369

MATLAB三维作图——隐函数 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 对于三维隐函数,没有显式表达式,无法通过Matlab现成的3-D画图函数 surf 或 mesh画图.可以通过三种办法解决: 1. Mupad符号引擎里提供了三维隐函数画图函数 在matlab里开启Mupad的方法是:在command window 里输入 mupad 来启动一个notebook. 在启动的notebook里再输入如下代码: plot(plot::Impl

MATLAB 的向量,矩阵和阵列命令:

/************************************************************************/ /*线段与WGS84椭球求交 x^2/a^2+y^2/a^2+z^2/b^2=1 (x-x0)/m=(y-y0)/n=(z-z0)/p=t m=x1-x0 n=y1-y0 p=z1-z0 p0线段起始点 p1线段终点 center椭球球心 a = osg::WGS_84_RADIUS_EQUATOR;//长轴 b = osg::WGS_84_RAD

  摘要: 类似标签云的球状布局,也类似与魔方的3D布局 iOS流布局UICollectionView系列七——三维中的球型布局 一.引言 通过6篇的博客,从平面上最简单的规则摆放的布局,到不规则的瀑布流布局,再到平面中的圆环布局,我们突破了线性布局的局限,在后面,我们将布局扩展到了空间,在Z轴上进行了平移,我们实现了一个类似UIPickerView的布局模型,其实我们还可以再进一步,类比于平面布局,picKerView只是线性排列布局在空间上的旋转与平移,这次,我们更加充分了利用一下空间的尺寸

package vector import ( "math" "fmt" )// 三维向量:(x,y,z) type Vector3 struct { X float64 `json:"x"` Y float64 `json:"y"` Z float64 `json:"z"` } func (this *Vector3)Equal(v Vector3) bool { return this.X == v.X

1. mesh(Z)语句 mesh(Z)语句可以给出矩阵Z元素的三维消隐图,网络表面由Z坐标点定义,与前面叙述的x-y平面的线格相同,图形由邻近的点连接而成．它可用来显示用其它方式难以输出的包含大量数据的大型矩阵,也可用来绘制Z变量函数． 显示两变量的函数Z=f(x,y),第一步需产生特定的行和列的x-y矩阵．然后计算函数在各网格点上的值．最后用mesh函数输出． 下面我们绘制sin(r)/r函数的图形．建立图形用以下方法: x=-10:1:10; y=x'; x=ones(size(y))*x

今天终于测试了,发下来第一张试卷中只会做一小题.我蒙了!!! 所以呢,我现在再做一下,总结总结! 作函数 f(x)=2(x1-1)4+2x22 的三维图. 这道题要用到的知识点有函数meshgrid.mesh.surf. 'meshgrid'的用途是将向量转换为矩阵. 调用格式为:[X,Y]=meshgrid(x,y); 其中x=1:4;y=1:4;的向量转换为矩阵的每一行都是向量x.y.X.Y生成的是4*4的矩阵. 'mesh'.'surf'都是用来绘制三维曲面图 唯一的区别是:前者是画三维网

首先,Cesium 中的坐标可分为两种情况:二维和三维,三维又有地形和模型之分: 1.二维坐标,获取椭球体表面的经纬度坐标: var handler = new Cesium.ScreenSpaceEventHandler(scene.canvas); handler.setInputAction(function(evt) { var cartesian=viewer.camera.pickEllipsoid(evt.position,viewer.scene.globe.ellipsoid)

一. 三维绘图 p = : pi/: *pi; x = cos(p); y = sin(p); z = p; plot3(x,y,z) x = -:.:; %有-2为起点,2为递增步长,2为终止点 y = -:.:; [xx, yy] = meshgrid(x, y); %用于从数组x和y产生网格,两矩阵大小相同 zz = xx.*exp(-xx.^ - yy.^); [px,py] = gradient(zz,.,.); %求数值梯度函数的命令 quiver(x,y,px,py,); quiv

三维绘图 1 三维绘图指令 类 别 指 令 说 明 网状图 mesh, ezmesh 绘制立体网状图 meshc, ezmeshc 绘制带有等高线的网状图 meshz 绘制带有“围裙”的网状图 曲面图 surf, ezsurf 立体曲面图 surfc, ezsurfc 绘制带有等高线的曲面图 surfl 绘制带有光源的曲面图 曲线图 plot3, ezplot3 绘制立体曲线图 底层函数 surface Surf函数用到的底层指令 line3 plot3函数用到的底层指令 等高线 contour

向量X 1. tabulate(X) 返回一个矩阵:第一列为元素值,第二列为相应元素出现个数,第三列为相应元素个数占所有元素个数百分比 table = tabulate(X); %获取出现次数最多的元素的下标,idx存放出现次数最多元素在table中的下标,若有多个元素则返回第一个元素的下标 [maxCount,idx] = max(table(:,2)); %获取出现次数最多的元素 table(idx); 2. %统计所有不重复元素值 table = unique(labels);     %

基于激光雷达的地面与障碍物检测 这个例子告诉我们如何去检测地平面并且找到三维LIDAR数据中与车相近的障碍物. 这个过程能够方便我们对汽车导航的可行驶区域规划. 注:每一帧的雷达属于都被存储为三维的雷达点云.为了能够高效的处理这些数据.快速的指出与搜索能力是需要的.通过kd-tree结构处理数据.周围平面通过RANSAC算法来拟合(RANSAC算法是一个稳健的模型拟合方法).这个例子也展示了如何使用点云来实现多帧点云的动画过程. 选择要显示的点云区域 首先, 在车辆周围选择一个目标区域, 并配置

一. c#实现 /* Vector3 Definition Created by taotao man on 2016-4-12 brief:封装三位向量类Vector3 // 修改记录: date: add SetA() Change GetA(); */ using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; name

1. 基本绘图函数 plot3() scatter3() 2. 修饰与点缀 但仅使用默认的配置,调用这些绘图函数,不会很丑,但也漂亮不到哪里去. view(az, el),调整视野和视角:

[x,y] = meshgrid(-8:0.5:8); z = sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title('mesh(x,y,z)'); subplot(2,2,2); meshc(x,y,z); title('meshc(x,y,z)'); subplot(2,2,3); meshz(x,y,z) title('meshz(x,y,z)'); subplot(2,2,4); sur

Note sth about GMM(Gaussian Mixtrue Model) 高斯混合模型的终极理解 高斯混合模型(GMM)及其EM算法的理解 这两篇博客讲得挺好,同时讲解了如何解决GMM参数问题的EM算法,其实GMM式子没有什么高深的地方,都是概率论的东西,主要是构思比较巧妙. 动机:  GMM是用来拟合某种分布的.哪种?任意一种!当然,前提是参数足够多的情况下,所以实作其实并非拟合任意模型.那么一般什么样的模型会被GMM较好拟合?首先,我们思考一下一维的高斯分布(即正态分布),然后我

代码很简单,a,b,c分别为椭球的三轴轴长,a=b=c时得到的是三维球面,a=b!=c时得到的是三维椭球面,a!=b且a!=c且b!=c时得到的是三维旋转椭球面 %生成一个笛卡尔坐标系下三轴椭球表面的x,y,z坐标 %有关三轴椭球体的资料:http://zh.wikipedia.org/wiki/%E6%A4%AD%E7%90%83 %a,b,c为椭球三轴轴长 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 a = ; b = ; c = ; nJingdu = ;