Matlab开发计算网格法向量

Matlab开发：修正三角形网格法向量计算。对三角形网格（面片）进行法向量计算的过程进行了优化。

这是一个简单的基于网格法的人脸识别算法，使用matlab编写。

提供一种高效算法，用于计算点云数据中每个点的法向量，并附带测试数据，方便验证算法效果。

MATLAB开发：平面绘图器能够根据给定的点和法向量定义绘制平面，将平面绘制为以指定点为中心的正方形区域。

使用Matlab开发的splitFV函数，可以将由面和顶点定义的2D或3D网格拆分为单独连接的网格块。输入参数为面(F)和顶点(V)，输出为结构数组FVOUT，其中每个元素表示一个独立连接的补丁，具有字段“ faces”和“ vertices”。该功能能够有效处理复杂的网格拓扑结构。

了解表面的法向量可能是十分实用的。提供的函数可利用2.5D无限制三角剖分（无论是否为Delaunay）定义3D表面，并计算每个单元的法向量。可以在中心单元或顶点处进行向量计算。输入：“XYZ”是三角剖分的顶点坐标（nx3矩阵）。“TRI”是包含XYZ（mx3矩阵）索引的三角形列表。“strPosition”是用于计算法线的位置。它可以是“中心单元”，用于计算每个三角形的中心，也可以是“顶点”，用于在相对于相邻单元的顶点处计算向量（字符串）。输出：“NormalVx”、“NormalVy”和“NormalVz”是法向量（已归一化）。“PosVx”、“PosVy”和“PosVz”是每个向量的位置。备注：如果“strPosition == 'center-cells'”，则每个维度的输出为mx1。

imageGrid可以在图像上添加网格，调整横竖线的数量和线型。设置'method'为'draw'（默认）会在新图形上绘制网格。设置'method'为'burn'会生成一张带网格的新图像，需要计算机视觉工具箱。如果没有计算机视觉系统工具箱，请不指定方法，然后手动保存图形。

输入： -TxN矩阵包含N个资产回报的多元时间序列。 -select：虚拟变量，若为1，则算法采用指数平滑，使用GARCH(1,1)模型。 -lambda：指数平滑参数 输出： -mean_ser：Nx1均值向量 -varcov：NxN协方差矩阵 -coskewness：NxN^2偏斜度矩阵 -cokurtosis：NxN^3峰度矩阵

FastFillGrid是一种在Matlab中使用单元格数组填充网格的开发技术，特指Microsoft电子表格对象。