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Matlab 2D3D Geometry Toolbox for Computational Geometry Algorithms.zip
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Discrete and Polyhedral Geometry: Selected Topics
Recent decades have witnessed a surge of interest in Discrete Geometry and Convex Polytopes. This book serves as a gateway to some captivating facets of this field, encompassing both well-established concepts and lesser-known, historical, and cutting-edge findings.
It is crucial to note that this is not intended as an exhaustive or conventional introduction to the field. The content originated from lecture notes for a course taught at MIT, subsequently expanded upon due to the richness and relative scarcity of the material elsewhere. The presentation prioritizes self-containment to the greatest extent possible.
This work should not be mistaken for a research monograph or a comprehensive survey of results. The exposition varies in complexity, aiming to balance accessibility with depth.
Access
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2024-06-04
PlotClusters Function for Visualizing Clusters in 2D or 3D Using MATLAB
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.
Matlab
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2024-11-06
绘制2/3D向量点处2D或3D向量绘制作为列向量矩阵-matlab开发
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”。
Matlab
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2024-08-31
3D信道模型实现程序.zip
该程序是基于Vienna开发,完整实现了3GPP TR36.873协议中的3D信道模型matlab代码。
Matlab
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2024-07-17
从3D体积图像中生成2D图像将3D图像文件按蒙版切片为2D图像
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。
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2024-08-31
矩阵位移法MATLAB实现-桁架分析工具2D/3D
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。
Matlab
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2024-08-26
RRT_Star_Algorithm 2D and 3D Path Planning Applications
《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。
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2024-10-26
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2024-05-13
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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。
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2024-09-24