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  • 提供测试用例,输入三维离散点空间坐标,可以直接获得最小二乘法的空间拟合直线,并可以求出每个离散空间直线的距离,方便剔除偏离较大的离散
  • matlab空间计量软件包

    2019-03-13 16:26:48
    matlab空间计量软件包,可以在matlab中进行数学建模,进行面板数据的空间计量模型,同时可以完成在stata软件中无法完成的LM检验,即进行空间面板模型的LM检验,选择合适的空间面板模型。
  • MATLAB 对一系列的离散坐标进行圆拟合 返回拟合圆的中心坐标和半径
  • Matlab空间计量.rar

    2019-06-02 19:17:52
    文件包含OLS的LM检验代码,SDM代码及LM检验代码,SAR检验及LM代码,SEM检验及LM代码等。
  • 状态空间matlab程序

    2019-09-27 09:17:51
    状态空间matlab程序,非常适合初学者以及深入学习,模型可用
  • matlab的存储空间

    2020-08-20 09:16:49
    matlab的存储空间
  • MATLAB 计算空间桁架

    2019-03-02 12:47:41
    应用MATLAB计算空间桁架结构,有多个子函数,点击第一个即可进行计算
  • matlab教程 空间计量工具包,包含较全空间计量模型的运行代码
  • 平面拟合原理参考网页:... MATLAB实现参考网页:https://blog.csdn.net/duiwangxiaomi/article/details/89238969 C++代码实现,包括测试数据,vs2013结合OpenCV2.4.13: #include <...

    平面拟合原理参考网页:https://blog.csdn.net/duiwangxiaomi/article/details/89246715

    MATLAB实现参考网页:https://blog.csdn.net/duiwangxiaomi/article/details/89238969

    C++代码实现,包括测试数据,vs2013结合OpenCV2.4.13:

    #include <iostream>
    #include <highgui.h>
    
    using namespace std;
    using namespace cv;
    
    //AX+BY+CZ+D=0
    void cvFitPlane(const CvMat* points, float* plane){
    	// Estimate geometric centroid.
    	int nrows = points->rows;
    	int ncols = points->cols;
    	int type = points->type;
    	CvMat* centroid = cvCreateMat(1, ncols, type);
    	cvSet(centroid, cvScalar(0));
    	for (int c = 0; c < ncols; c++){
    		for (int r = 0; r < nrows; r++)
    		{
    			centroid->data.fl[c] += points->data.fl[ncols*r + c];
    		}
    		centroid->data.fl[c] /= nrows;
    	}
    	// Subtract geometric centroid from each point.  points2存放的是各个点减去几何重心的值
    	CvMat* points2 = cvCreateMat(nrows, ncols, type);
    	for (int r = 0; r < nrows; r++)
    		for (int c = 0; c < ncols; c++)
    			points2->data.fl[ncols*r + c] = points->data.fl[ncols*r + c] - centroid->data.fl[c];
    	// Evaluate SVD of covariance matrix.
    	CvMat* A = cvCreateMat(ncols, ncols, type);
    	CvMat* W = cvCreateMat(ncols, ncols, type);
    	CvMat* V = cvCreateMat(ncols, ncols, type);
    	cvGEMM(points2, points, 1, NULL, 0, A, CV_GEMM_A_T);
    	cvSVD(A, W, NULL, V, CV_SVD_V_T);
    	Mat A1(A);
    	cout << "A: " << A1<<endl;
    	Mat V1(V);
    	cout << "V: "<<V1<<endl;
    	// Assign plane coefficients by singular vector corresponding to smallest singular value.
    	plane[ncols] = 0;
    	for (int c = 0; c < ncols; c++){
    		plane[c] = V->data.fl[ncols*(ncols - 1) + c];
    		plane[ncols] += plane[c] * centroid->data.fl[c];
    	}
    	plane[ncols] = -plane[ncols];
    	// Release allocated resources.
    	//cvReleaseMat(?roid);
    	cvReleaseMat(&points2);
    	cvReleaseMat(&A);
    	cvReleaseMat(&W);
    	cvReleaseMat(&V);
    }
    
    int main()
    {
    	//float x0 = 1,L1 = 2,y0 = 1,	L2 = 2, x1,y1,z1;
    	//vector<float> x, y, z;
    	//for (int i = 0; i < 20;++i)
    	//{
    	//	x1 = x0 + rand()*L1;
    	//	y1 = y0 + rand()*L2;
    	//	z1 = 1 + 2 * x1 + 3 * y1;
    	//	x.push_back(x1);
    	//	y.push_back(y1);
    	//	z.push_back(z1);
    	//}
    	Mat point3D = (Mat_<float>(20, 3) << 2.62944737278636, 2.31148139831317, 13.1933389405122, 2.81158387415124, 1.07142335714838, 9.83743781974761,
    		1.25397363258701, 2.69825861173755, 11.6027231003867, 2.82675171227804, 2.86798649551510, 15.2574629111014,
    		2.26471849245082, 2.35747030971555, 12.6018479140483, 1.19508080999882, 2.51548026115667, 10.9366024034676,
    		1.55699643773410, 2.48626493624983, 11.5727876842177, 2.09376303840997, 1.78445403906834, 10.5408881940249,
    		2.91501367086860, 2.31095578035511, 13.7628946828025, 2.92977707039855, 1.34237337562312, 10.8866742676665,
    		1.31522616335510, 2.41209217603922, 10.8667288548278, 2.94118556352123, 1.06366569275484, 10.0733682053070,
    		2.91433389648589, 1.55384596992178, 11.4902057027371, 1.97075129744568, 1.09234278126231, 8.21853093867829,
    		2.60056093777760, 1.19426356247170, 9.78391256297029, 1.28377267725443, 2.64691565665459, 11.5082923244726,
    		1.84352256525255, 2.38965724595163, 11.8560168683600, 2.83147105037813, 1.63419896012172, 11.5655389811214,
    		2.58441465911911, 2.90044409767671, 14.8701616112683, 2.91898485278581, 1.06889216100582, 10.0446461885891);
    	vector<Point3f> points;
    	points = Mat_<Point3f>(point3D);
    	CvMat* points_mat = cvCreateMat(points.size(), 3, CV_32FC1);//定义用来存储需要拟合点的矩阵 
    	for (int i = 0; i < points.size(); ++i)
    	{
    		points_mat->data.fl[i * 3 + 0] = points[i].x;//矩阵的值进行初始化   X的坐标值
    		points_mat->data.fl[i * 3 + 1] = points[i].y;//  Y的坐标值
    		points_mat->data.fl[i * 3 + 2] = points[i].z;// < span style = "font-family: Arial, Helvetica, sans-serif;" >//  Z的坐标值</span>
    
    	}
    	float plane12[4] = { 0 };//定义用来储存平面参数的数组 
    	cvFitPlane(points_mat, plane12);//调用方程 
    }

    对应的MATLAB代码为:

    % 随机生成一组(x,y,z),这些点的坐标离一个空间平面比较近
    x0=1;
    L1=2;
    y0=1;
    L2=2;
    x=x0+rand(20,1)*L1;
    y=y0+rand(20,1)*L2;
    z=1+2*x+3*y;
    scatter3(x,y,z,'filled')
    hold on;
    
    planeData=[x,y,z];
    
    % 协方差矩阵的SVD变换中,最小奇异值对应的奇异向量就是平面的方向
    xyz0=mean(planeData,1);
    centeredPlane=bsxfun(@minus,planeData,xyz0);
    A=centeredPlane'*planeData;
    [U,S,V]=svd(A);
    %[U,S,V]=svd(centeredPlane);
    
    a=V(1,3);
    b=V(2,3);
    c=V(3,3);
    d=-dot([a b c],xyz0);
    
    % 图形绘制
    xfit = min(x):0.1:max(x);
    yfit = min(y):0.1:max(y);
    [XFIT,YFIT]= meshgrid (xfit,yfit);
    ZFIT = -(d + a * XFIT + b * YFIT)/c;
    mesh(XFIT,YFIT,ZFIT);

     

    展开全文
  • Matlab利用序列离散绘制渐变颜色空间曲线-附件资源
  • 建立基于子空间辨识的PEMFC电特性状态空间模型。
  • matlab各种空间计量模型基础编码 和 matlab的基础介绍
  • 空间调制的仿真程序,适用于基础未编码的链路。可供学习编写使用
  • MATLAB连接三维空间中的两个

    千次阅读 2020-06-10 20:16:48
    先从最简单的两个坐标相连: 首先给出两个的坐标(x1,y1,z1),(x2,y2,z2) 其中数据的存储方式为:x=[x1,x2],y=[y1,y2],z=[z1,z2] 接下来我们用真实的坐标来表示:(1,1,0)(1,1,666) 存储的矩阵为:x = [1,1]...

    今天想做一个这样的图:

     

    图片出处:黄建华. 复杂快递网络的优化方法及抗毁性能研究[D]. 大连理工大学.

    整张图可以简化两个三维坐标相连。

    先从最简单的两个坐标相连:

    首先给出两个点的坐标(x1,y1,z1),(x2,y2,z2)

    其中数据的存储方式为:x=[x1,x2],y=[y1,y2],z=[z1,z2]

    接下来我们用真实的坐标来表示:(1,1,0)(1,1,666)

    存储的矩阵为:x = [1,1]; y = [1,1]; z = [0,666];

    x = [1,1];
    y = [1,1];
    z = [0,666];
    plot3(x,y,z,'--or');

    出图:

    接下来尝试两组两个坐标相连:

    (1,1,0)和(1,1,666)相连,(1,2,0)(1,2,1770)相连

    存储的矩阵为:x=x1 = [1,1;1,1]; y1 = [1,2;1,2]; z1 = [0,0;666,170];

    x1 = [1,1; 1,1];
    y1 = [1,2; 1,2];
    z1 = [0,0; 666,170];
    plot3(x1,y1,z1,'--or');

    出图:

    现在可以绘制自己的图了,我们的数据格式为:

    其中x为坐标中x轴的数据,y为坐标中y轴的数据,z为坐标中z轴的数据

    看下x,y,z的数据内容:

    可以看出x,y,z需要进行转置。

    运行程序:

    plot3(x',y',z','--k');

    得到下图:

    按照最初的标准,要让z=0的平面上的坐标没有圆圈,所以去掉连接的两点圆圈,单独为z>=0的地方标记圆圈。

    取出x的第一列,y的第一列,z的第二列标记圆圈,点用黑色圆圈表示,线段为实线。

    plot3(x',y',z','-k',x(:,1),y(:,1),z(:,2),'ok');

     得图:

    好啦,完成了。

     

     

    展开全文
  • 建模过程见参考资料,这里给出代码和例子。

    建模过程见参考资料,这里给出代码和例子。

    数学模型

    d = ∣ ( pt − x1 ) × ( pt − x2 ) ∣ ∣ ( x2 − x1 ) ∣ d=\frac {|(\textbf{pt}-\textbf{x1})\times(\textbf{pt}-\textbf{x2})|}{|(\textbf{x2}-\textbf{x1})|} d=(x2x1)(ptx1)×(ptx2)
    式中, x1 = ( x 1 , y 1 , z 1 ) \textbf{x1}=(x1,y1,z1) x1=(x1,y1,z1) x2 = ( x 2 , y 2 , z 2 ) \textbf{x2}=(x2,y2,z2) x2=(x2,y2,z2) pt = ( x 0 , y 0 , z 0 ) \textbf{pt}=(x0,y0,z0) pt=(x0,y0,z0)

    完整代码

    x1 = [1,3,4];
    x2 = [2,-1,6];
    pt = [4,5,6];
    
    d = norm(cross((pt-x1),(pt-x2)))/norm(x2-x1)
    

    参考资料

    Point-Line Distance–3-Dimensional

    展开全文
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  • 两区制空间杜宾模型matlab代码,有demo,方便操作,两区制空间杜宾模型matlab代码,有demo,方便操作,两区制空间杜宾模型matlab代码,有demo,方便操作,
  • 问题:已知三组数据,就是直角坐标系中的x,y,z的三个数组,要求在matlab中拟合出这条空间曲线。 帖子源数据: a= [22.77,17.13,14.37,12.98,12.34,12.12,12.11,12.18,12.27,12.32,12.32,12.27,12.18,12.11,12.12,...

    问题:已知三组数据,就是直角坐标系中的x,y,z的三个数组,要求在matlab中拟合出这条空间曲线。 帖子源数据:
    a=

    [22.77,17.13,14.37,12.98,12.34,12.12,12.11,12.18,12.27,12.32,12.32,12.27,12.18,12.11,12.12,12.34,12.98,14.37,17.13,22.77];
    b=[23.75,21.25,18.75,16.25,13.75,11.25,8.75,6.25,3.75,1.25,-1.25,-3.75,-6.25,-8.75,-11.25,-13.25,-16.25,-18.75,-21.25,-23.75];
    c=[0,3.34,6.59,9.44,11.82,13.74,15.21,16.29,16.99,17.33,17.33,16.99,16.29,15.21,13.74,11.82,9.44,6.59,3.34,0];

    关于这个问题在论坛里被提及了好多次,貌似还没有最佳答案。在matlab中找了很多函数去实现,都不是很理想,也有人提到1st0pt曲线拟合软件,下面提供一种可行的解决方案:
    step1:三组数据导入1stOpt(这是一个1分钟入手软件,即开即用,哈哈),程序-快速三维公式拟合,优化算法麦夸特法(Levenberg-Marquardt, LM)。选取相关系数为1的函数结构,同时还会生成多项式系数p。输出结果:
    Function: z = p1+p2x+p3x2+p4*y+p5*y2+p6*y^3
    Algorithms: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法
    p1 21.414214338773
    p2 -0.472199954302881
    p3 0.0119553684329481
    p4 0.00491434397562593
    p5 -0.0298899195279345
    p6 -9.69888338793035E-6

    step2:在Matlab中系数p继续做优化处理, pp = lsqcurvefit(@fun,x0,xdata,ydata)。将上述p作为lsqcurvefit函数的x0预测值,fun为z方程式。求得优化后的系数pp。具体 lsqcurvefit见help文档

    原始曲线和拟合曲线
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 该资源为基于matlab的空间点集直线拟合,同时拟合了三条直线。可供大学生、研究生等使用matlab进行数据处理时学习直线拟合内容...内容包括代码以及数据集(空间点坐标集,为TXT文本文件),程序中包括了读取文件功能。
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