3D-Graphics-MATLAB-Tutorial-Intro

MATLAB教程很不错，这是第三部分。

This tutorial demonstrates how to perform 1D matrix classification for 2-class and 3-class problems using a Self-Organizing Map (SOM) neural network. It includes a matrix-based AND gate example with input samples of sizes 12 and 3. The approach uses machine learning principles to classify the data, making it suitable for tasks such as pattern recognition and clustering. The MATLAB code provided helps implement and visualize the classification process in a straightforward manner. The classification results can be interpreted using the SOM algorithm, which adjusts the map neurons based on the input data features.

三维曲线图 plot3 基本的三维图形指令: plot3(X,Y,Z)- X,Y,Z 是长度相同的向量，绘制一条分别以向量 X,Y,Z 为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(X,Y,Z): X,Y,Z 均是 mxn 的矩阵，绘制 m 条曲线，第 i 条曲线分别以 X,Y,Z 矩阵的第 i 列分量为 x,y,z 轴坐标值的空间曲线。 plot3(x,y,z,s): 带开关量 plot3(x1,y1,z1,'s1', x2,y2,z2,'s2', …) 使用 plot3 可以方便地创建三维空间中的曲线，为数据可视化提供强有力的支持。

Matlab代码sqrt如何利用球形嵌入进行3D重建下载Aspire 0.14。从下载Aspire 0.14 Matlab代码，假设已将Aspire软件包提取到名为$ ASPIRE的文件夹中。假设3DReconstruction_SE中的文件已复制到名为$ SE的文件夹中。启动Matlab并执行以下操作：安装转到目录$ ASPIRE运行'initpath'，然后运行“安装”以安装ASPIRE（只需运行一次）。初始化转到目录$ ASPIRE运行“ initpath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。转到目录$ SE运行“ initSEPath”（每次启动Matlab会话时都需要运行）。用模拟数据进行实验转到目录$ SE / SimulatedData运行“ produceSimulatedProjections（NumP，SNR）”，可以从以下列表中选择NumP和SNR的值运行“ testSimulatedData（NumP，SNR）”，可以从以下列表中选择NumP和SNR的值NumP信噪比100 0.2 500 0.2 1000 0.2 2000 0。

ScrollPanel 提供了定义可滚动区域的能力，面板是该区域的视口。由于 ScrollPanel 不是内置的 Handle Graphics 对象，因此对象必须显式作为它的父级，具备“句柄”属性。 ScrollPanel 支持 uipanel 对象的边框属性，但边框不会侵入客户区，而是向外延伸。需要注意的是，ScrollPanel 对象与其实现中使用的 Handle Graphics uipanel 对象具有相同的剪辑限制，重量级对象如 uicontrol 不会被剪裁，并且会滚动到视口之外。可以使用 OuterPosition 属性设置带有边框的对象的位置。

本教程涵盖MATLAB的基本概念与使用技巧，特别强调MathEnglish的应用。学习如何在MATLAB中实现数学模型，提高你的编程能力和数学理解。

关于 D3 的中文指南

【图像处理】DIBR-3D影像处理（3D Image Warping）matlab源码.md

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.