2D 数据集在 3D 坐标系中的切片绘制

这对于处理时需要将3D图像转换为2D图像进行配准的情况非常有用，例如基于地标的薄板样条方法。

使用VARARGIN中的绘图格式选项，QUIVERMD(AX, V, VARARGIN)在坐标区对象AX内绘制矩阵V中列向量与矩阵X中列向量坐标的点。例如，假设x = linspace(0, 10, 20); y = linspace(0, 10, 20); [X, Y] = meshgrid(x, y); x = [X(:), Y(:)].'; v = [sin(x(1, :)); cos(x(2, :) ) ]; quivermd(gca, x, v)。有关详细信息，请输入“help quivermd”。

The PlotClusters function is used for visualizing clustering data, such as the output from k-means, in 2D or 3D. The inputs include: Data: An m×d matrix, where m is the number of data points and d is the number of dimensions. IDX: An m×1 vector that associates each data point with a cluster. Optional inputs:- Centers: A c×d matrix representing the c cluster centers. If not provided, the function will compute them.- Colors: A c×3 matrix generated using the hsv command, where the number of colors must be at least equal to the number of clusters. The function uses plot or plot3 for visualizing the clusters in 2D or 3D, respectively. Note: This function has been tested only on MATLAB version 2008a on Windows but should work for all versions.

《RRT_Star算法在三维与二维路径规划中的应用》RRT（Rapidly-exploring Random Trees）算法是一种用于复杂环境中寻找机器人路径的有效方法，属于概率道路规划的一种。其核心思想是通过随机生成树节点并逐步扩展树来探索配置空间，找到从起点到目标点的可行路径。在此基础上，RRT*（RRT Star）进一步优化，确保路径逐渐收敛到最优解。 本压缩包“RRT_Star_Algorithm.zip”包含RRT算法在三维和二维环境下的实现，提供了在MATLAB平台上的源代码，用户可根据需求进行修改。MATLAB因其强大的可视化功能*，非常适合进行路径规划仿真。 2D环境中的RRT*算法 二维环境中的RRT算法处理平面上的路径规划问题，例如无人机在二维空间中的飞行路径。算法通过在起点周围随机生成节点，选择离树最近的节点进行扩展，直线连接新节点并迭代直至找到目标点。2D文件夹*下代码展示了如何构建和优化搜索树。 3D环境中的RRT*算法 三维路径规划则适用于机器人在立体空间中的移动路径，如仓库机器人。三维空间中，路径不仅考虑x、y方向，还需处理z轴高度变化。3D文件夹中的代码展示了如何扩展RRT*算法处理三维空间路径规划，包括如何生成随机点、选择最近邻节点及更新树结构以逼近最优解。 RRT算法的优势在于其能有效处理高维配置空间，并在动态环境中适应性强，随着迭代，路径逐渐优化趋近最优解。用户可以通过阅读license.txt*文件了解使用许可协议，并对代码进行调整以适应不同的路径规划需求。

如果您使用过CONTOUR函数，您就会知道它的操作是多么简单且快速，但是您也会发现，提取等高线的实际多边形坐标可能会较为困难。在计算过程中，除了绘制等高线图之外，任何进一步的数据分析都需要这些坐标。例如：(1) 确定特定点是否在等高线内，(2) 计算等高线内的区域面积。该功能以用户友好的方式提供这些数据。 GETCON 函数：用于计算等高线的坐标（适用于MATLAB 7或更高版本）。使用方法如下： [xc, yc] = contour(X, Y, Z, v) 输入参数： X, Y, Z：坐标数据，表示函数Z=f(X,Y)，其中X和Y是通过meshgrid或ndgrid生成的矩阵。 v：等高线高度，可为单一标量或多个标量。 输出： 如果v是标量：[xc, yc] 将返回列向量，包含定义在高度v处的等高线切片的多边形坐标，以NaN分隔。 如果v是向量：[xc, yc]将返回列向量元胞数组。 通过此方法，您可以提取不同高度下的等高线坐标，用于进一步分析。

桁架是由直连结构元素组成的三角系统。该程序利用矩阵位移法分析所有自由度的2D/3D桁架，应对各种集中节点载荷（F_x，F_y，F_z），并输出支撑反力、节点位移、轴向力、单元应力和应变至MATLAB。程序包含MATLAB文件和Excel输入文件，操作简单易用。详细使用说明请参阅相关文档。该工具是IIT焦特布尔有限元方法（FEM）课程的一部分。

我创建了这个小程序，因为在对我的数据进行PCA之后，我需要频繁绘制图表。使用Fastplot按钮，结合plot命令和removepoint（这是对removepoint的Jean-Luc Dellis修改），可以自动绘制图表，不需要用户自定义每个类别的符号和颜色。Group Scatter Plot使用gscatter命令，允许用户为绘图点指定符号和颜色。如果用户向Gname按钮指定向量名称，则执行matlab中的gname函数。请注意，Removepoint仅适用于Fast PLOT，不适用于gscatter。Plot3drem在3D中的操作类似。尽管这些软件不完美，但它们显著节省了我绘图的时间，希望它们也能对他人有所帮助。

评估脑肿瘤的三维磁共振成像在医学上具有多方面的应用。医院通常使用2D MRI检查肿瘤的形态和不规则性，经由专业医生检视并进行计算机诊断工具（CDT）确认。本研究开发一种高准确性的CDT，以支持MRI的轴向视图（AV）、冠状视图（CV）和矢状视图（SV）上的肿瘤检测。

这个zip文件包含两个m文件，用于生成Savitzky-Golay平滑和微分滤波器的2D光谱图。这些文件用于教育和示例目的。使用方法：[w, A] = ztrans1d(h); [u, v, A] = ztrans2d(h); u, v, w分别是1D和2D频率折叠频谱。A代表振幅密度，h是1D和2D滤波器系数。