利用MATLAB对数据进行切片并绘制图表
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利用MATLAB对数据进行切片并绘制图表
1 读取txt文件
2 对矩阵进行切片，提取信息
3 使用MATLAB绘图
4 附录——完整代码

1 读取txt文件
使用MATLAB中的load函数加载记事本文件，使用size函数获取行数和列数
filename = '2019-03-24 10_04_47-iip-header.txt';
data = load(filename);
[Rows, Columuns] = size(data);		%如果是仅仅获取行数，则使用size(data,1)

在读取的时候，load函数出现了错误，原因是load函数只能读取完全为数字的文本，而打开这个文件发现最后一行数据稍微有点缺失：


因此改为importdata函数
data = importdata(filename);

2 对矩阵进行切片，提取信息
从header.txt文件中读取数据，主要读取以下信息：




序号
含义
变量命名




31
经度
longitude


32
维度
latitude


96
期望速度
expectedVelocity (Surge)


78
期望艏向角
expectedHeading


43
实际输出速度
outputVelocity (Surge)


34
实际输出艏向角
outputHeading


35
实际输出艏向角角速率
outputYaw


把需要的数据读取成列向量
根据接口协议，把需要的数据进行切片，得到列向量
longi = data( : , 31);
lati = data( : , 32);
expectedVelocity = data( : ,96);
expectedHeading = data( : ,78);
outputVelocity = data( : ,43);
outputHeading = data( : ,34);

3 使用MATLAB绘图
Matlab中使用figure和plot函数绘图，期望值用绿色表示，实际值用红色表示
figure
plot(expectedVelocity,'g','linewidth',2);
hold on
plot(outputVelocity,'r','linewidth',2);
legend('expectedVelocity','outputVelocity');
figure
plot(expectedHeading,'g','linewidth',2);
hold on
plot(outputHeading,'r','linewidth',2);
legend('expectedHeading','outputHeading');

得到图形


4 附录——完整代码
clc;
clear all;
close all;
filename = '2019-03-24 10_04_47-iip-header.txt';
% load只能用于仅含有数字的文本文件
% data = load(filename);      %最后一行数据不太对，该用textread
% data = textread(filename,'emptyvalue',NaN)
data = importdata(filename);
longi = data( : , 31);
lati = data( : , 32);
expectedVelocity = data( : ,96);
expectedHeading = data( : ,78);
outputVelocity = data( : ,43);
outputHeading = data( : ,34);
figure
plot(expectedVelocity,'g','linewidth',2);
hold on
plot(outputVelocity,'r','linewidth',2);
legend('expectedVelocity','outputVelocity');
figure
plot(expectedHeading,'g','linewidth',2);
hold on
plot(outputHeading,'r','linewidth',2);
legend('expectedHeading','outputHeading');

1、需求
现有有一组里程和海拔数据，如下图Excel，总里程2271km，但是里程数据不是均匀等分。
数据导入其他软件计算或者对比分析时，要求数据基准一样，因此需对数据重采样。
2、思路
1）设定按照100m均匀等分的连续区间；
2）应用spline函数，根据连续区间对原始数据进行拟合；
3）按照等分区间保存数据。
3、matalb代码如下
clc;clear;

Si = xlsread('Route 北京-广州 Altitude 2271.52 km.xlsx');%读取excel数据，同目录下

dis_S=Si(:,1);  %第1列为里程数据，单位m
ALt_S=Si(:,2);  %第1列为海拔数据，单位m

xx_S=0:100:2271520;  %参考里程数据设定连续区间,按照100m等分
yy_S=spline(dis_S,ALt_S,xx_S);  %根据设定的连续区间对数据进行拟合转换成连续数据
Alt=[xx_S;yy_S]; %设置新数据矩阵，按照等分区间保存数据
Re=Alt';  %新数据矩阵转置为列数据

plot(dis_S,ALt_S,xx_S,yy_S,'o');
title('海拔——里程');
alpha('0.5');
xlabel('里程（m）');
ylabel('海拔(m)');
legend('原始数据','重采样数据');
结果如下：

例子1
slice用法介绍
load mri
D = double(squeeze(D));
D(D==0)=nan;
h = slice(D, [], [], 1:size(D,3));
set(h, 'EdgeColor','none', 'FaceColor','interp')
alpha(.4)


例子2
官方文档介绍
[x,y,z] = meshgrid(-1.25:.1:-.25,-2:.2:2,-2:.1:2);
v = x.*exp(-x.^2-y.^2-z.^2);

h = slice(x,y,z,v,[-1 -.75 -.5],[],[0]);
set(h,'EdgeColor','none',...
'FaceColor','interp',...
'FaceAlpha','interp')
alpha('color')

alphamap('rampdown')
alphamap('increase',.1)
colormap hsv


其它效果

学习血管分割和三维重建的时候，知网上检索到很多血管切片的三维重建，就想着找一些资料，着手复现一下。



发现好几篇都是对在2001年大学生数学建模比赛中第一题就是根据血管的相继100张平行切片图像（图像文件名依次为0.bmp、1.bmp、…、99.bmp，格式均为BMP，宽、高均为512个象素（pixel））重建血管的三维形态进行的研究。
数据集
2001 年全国大学生数学建模竞赛(CUMCM)A题：血管的三维重建
Matlab代码实现
[数学建模] 1. 血管的三维重建

下载数据集后，把数据和源码保存到一个文件夹下边，修改好保存路径，进行仿真。
结果


先整理完资料保存上，日后还需要多次反复研习。

本人也刚刚开始学习相关内容，有啥问题，大家可以留言一起讨论交流学习。
参考

1.01建模竞赛 三微血管试题+图片

2.[数学建模] 1. 血管的三维重建