轮廓平滑

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轮廓线平滑使用二维样条拟合改善轮廓线质量
CONTOURSPLINE(X,Y,Z,N)创建具有N个等高线级别的等高线图,将Z值视为XY平面上的高度。X和Y是定义X轴和Y轴的向量,长度分别为size(Z,2)和size(Z,1)。CONTOURSPLINE(X,Y,Z,V)在给定的层级V上绘制轮廓。注意,CONTOURSPLINE可用于平滑轮廓,但不能解决数据质量问题。
基于局部回归线的二维轮廓平滑算法
基于局部回归线的二维轮廓平滑算法 此方法针对由一系列有序点集定义的二维区域轮廓进行平滑处理。算法的核心思想是将每个轮廓点投影到其邻近点的局部回归线上。 算法步骤: 确定邻域范围: 对于每个点,选取其左右两侧N个相邻点,形成包含2N+1个点的邻域。 计算局部回归线: 利用线性回归方法,基于选取的邻域点计算出局部回归线。 投影点: 将当前点投影到计算出的局部回归线上。 遍历所有点: 对轮廓上的所有点重复步骤1-3,实现轮廓的平滑处理。 参数选择: N值决定了平滑程度,N越大,曲线越平滑。然而,过大的N值可能导致细节信息的丢失,尤其在拐角处。 为了避免过度平滑带来的问题,可以采用高斯加权最小二
matlab信号平滑
该示例使用移动平均等方法在matlab中计算信号的平均值。
从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的方法
CONTOURDATA是用于从轮廓矩阵C中提取轮廓数据的函数。CONTOUR、CONTOURF、CONTOUR3和CONTOURC生成的轮廓矩阵CLABEL,传统上用于创建轮廓标签。S = CONTOURDATA(C)用于提取等高线矩阵中每个轮廓的(x,y)数据对。返回的结构体数组S具有多个字段:S(k).level包含第k条轮廓的高度级别,S(k).numel包含描述第k条线的点数,S(k).isopen表示第k个轮廓是否是开放的,S(k).xdata包含第k条轮廓的x轴数据,S(k).ydata包含第k条轮廓的y轴数据。
快速平滑算法实现
该项目实现了三种平滑去噪算法,分别是: 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法
数据平滑的分箱方法
数据平滑的分箱方法,例如对排序后的价格数据(美元)进行分箱: 4, 8, 9, 15, 21, 24, 25, 26, 28, 29, 34 将其划分为等深的箱: 箱1:4, 8, 9, 15 箱2:21, 24, 25 箱3:26, 28, 29, 34 可使用箱平均值或箱边界值进行平滑: 箱平均值平滑: 箱1:9, 9 箱2:23, 23 箱3:29, 29 箱边界值平滑: 箱1:4, 15 箱2:21, 25, 25 箱3:26, 34
ContourEdges 基于轮廓值在图像边缘绘制矩阵轮廓线的方法
该方法能够在给定的轮廓值上,无需插值,直接跟随图像边缘绘制矩阵的轮廓线。虽然与轮廓功能有所区别,但其语法相似,为用户提供了一种简便的轮廓绘制选择。
MATLAB傅里叶变换轮廓提取技巧
傅里叶变换提轮廓的技巧,用 MATLAB 做起来还挺顺的。文里先搞了个加了噪声和倾斜项的sin信号,模拟得到位。直接上fft,抓频率,再干掉高频噪声和低频趋势,ifft一还原,轮廓就清爽多了。嗯,过程中像边缘失真这类问题也有讲到,怎么用窗函数、怎么调fftshift这些小技巧都有。适合那种要从乱七八糟信号里提特征频率的场景,比如医学成像或者地震啥的,挺实用的。
MATLAB ExponentialSmoother指数平滑算法实现
指数平滑的 MATLAB 实现,用起来还挺顺手的。项目里主打文件是expsmooth.m,算法逻辑清晰,参数配置也比较灵活。想搞定时间序列的短期波动,这工具真挺合适。 简单指数平滑的方式,就是对最近的数据点多给点权重,远一点的少一点,适合没啥趋势的场景。要是数据有趋势变化,用Holt 线性趋势模型,还能顺带预测未来走势。季节性数据?那就用Holt-Winters,趋势、季节性一起搞定。 你传进去一组时间序列数据,再给个平滑因子、趋势因子,甚至季节因子,输出就是平滑后的数据或者预测值。代码结构不复杂,改参数、加功能都比较方便。打开expsmooth.m看下,快就能上手。 授权信息写在licens
B样条曲线平滑拟合
B样条曲线具备强大的曲线拟合能力,能够平滑地穿过给定的数据点,并在保持曲线形状的同时,避免出现不必要的波动或振荡。