正弦光栅相位测量法：快速、精准的三维测量技术

基于傅里叶变换的三维测量：MATLAB代码解析 本项目利用MATLAB实现了基于傅里叶变换的三维测量，并对给定图像“LBimage3”进行了处理，包括滤波、去除光照影响和二值化，最终提取出清晰的数字和符号。 方案概述 最小值滤波：去除图像噪声并提取光照部分。 去除光照影响：将原图减去光照部分，得到无光照影响的图像。 灰度拉伸：增强图像对比度，使数字和符号更加清晰。 二值化：将图像转换为黑白图像，以便后续处理。 程序流程 编写并测试最小值滤波器。 从原图中减去光照部分，得到无光照图像，并与原图进行比较。 对无光照图像进行灰度拉伸。 编写二值化函数，对拉伸后的图像进行二值化处理。 核心函数 项目中包含三个自定义函数： 二维线性数字滤波器 二值化 模糊增强 程序源代码包含GUI界面版本，方便用户交互操作。 项目分析了影响结果的多种因素，并给出了相应的解决方案。

在电压和电流波形下，用MATLAB测量有功功率、无功功率和视在功率，以及基本的有功、无功和视在功率，位移功率因数、失真因数和真功率因数。2. 使用MATLAB代码测量电压和电流的谐波失真（THD）频谱。3. 若要运行代码，请下载Simulink文件并运行Simulink以加载数据集到工作区中：链接

matlab开发，针对三相逆变器的正弦不对称测量进行优化，调整载波的正负峰定期采样。

通过寻找信号与正弦曲线乘积的峰值，帮助精确测量特定范围内信号的频率。这种技术在处理真实世界数据时尤为有效，为频率测量提供了可靠的方法。详细信息可查阅我的博客：http://loluengo.blogspot.com

摘要—迭代最近点（ICP）算法被广泛用于注册三维网格的几何、形状和颜色。然而，ICP需要长时间计算来寻找模型点和数据点之间的对应最近点。为了解决这一问题，我们提出了一种快速ICP算法，包括两种加速技术：分层模型点选择（HMPS）和对数数据点搜索（LDPS）。HMPS通过粗到细的方式选择模型点，并在上层使用四个最近的邻近数据点，有效地减少了与模型点对应的数据点的搜索区域；LDPS通过二维对数搜索访问搜索区域内的数据点。HMPS方法和LDPS方法可以单独或联合操作。

这里提供了两段关于MATLAB中三维重建的代码，使用了MRF模型。如果您需要这些资源，请随意下载，并与我们分享您的见解。

这个Matlab函数利用傅立叶变换来计算三维分形体积的分形维数。

在MATLAB环境中，通过梯度法精准计算三维空间中射线的传播路径，实现对射线轨迹的追踪。

详细介绍了如何利用matlab快速模拟三维布朗运动，通过计算初始位置和最终位置之间的欧几里得距离来输出结果。为了得到运行的平均值，可以在命令窗口中执行以下代码：>> T=100；>> 对于n=1:T>> 布朗运动；>> 关闭；>> D(n)=d;>> 结束>> 图； plot(D),title('距离');>> dd=平均值(D)