3D目标跟踪

非常实用的3D粒子插件，这款插件能够精确追踪摄像机的动态，为3D场景增添了更多的现实感和动态效果。

利用图像导数分割密集3D组织中的细胞核。输入为一系列时间成像的z切片，格式为tiff或lsm。基于图像导数进行初级分割后，计算3D属性，并推断分割对象的图像统计数据。聚类方法解析融合的原子核为单个原子核（计算时间较长）。详情见已发表研究文章《3D胚胎成像中的对象分割和地面真相》。

使用红外和雷达测量数据进行融合，实现高效的3D目标跟踪技术。应用测量融合和状态向量融合，结合扩展卡尔曼滤波器，展示了优越的跟踪性能。运行demo.m即可实时查看跟踪结果。

包含2014年所有的福彩信息的压缩文件，详细数据请查看文件。

这是一个用于可视化来自mhd文件或ImageType格式工作区的医学图像的3D和4D查看器。其特性包括3D/4D图像可视化、图像叠加、斜切以及3D切片的可视化，还支持基本的刚性注册。推荐与医学图像处理工具箱（如下确认）一起使用。例如： >> im1 = read_mhd('BMode_ultrasound_4D.mhd'); >> im2 = read_mhd('ColorDoppler_ultrasound_4D.mhd'); >> SimpleViewer_GUI然后选择文件->从工作区打开。最新版本可在以下位置找到： https://gitlab.com/compounding/matlab

假设我们需要追踪在3D空间中以恒定速度移动的物体。我们的设备观察方位、范围和高度（圆柱坐标），但我们感兴趣的是直角坐标。由于变换是非线性的，因此需要使用扩展卡尔曼滤波器。因为X、Y和Range、Bearing之间的变换是非线性的，而Z和高度之间的变换是线性的（Z是高度），因此可以有效比较扩展卡尔曼滤波器的性能。通过将其在Z轴上的线性估计误差与X和Y轴上的非线性估计进行比较，可以评估其对估计结果的影响。

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 3D绘图循环开发技巧。该函数用于绘制用户定义半径、位置和方向的圆形。

这个例子简单而有趣，帮助学生直观地理解球面坐标和笛卡尔坐标之间的映射关系，并介绍了Matlab的电影功能。技术和创意的结合使得学习过程更加生动和有效。

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”。