geom2d

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.

二维图像分形维数计算，包含MATLAB代码，包括主函数、盒子数计算、分形维数计算。

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。

《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。

Matlab算法，工具源码，适合毕业设计、课程设计作业，所有源码均经过严格测试，可以直接运行，可以放心下载使用。有任何使用问题欢迎随时与博主沟通，第一时间进行解答！

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”。

IB2d是一种简单易用的2D浸入边界方法，由Nicholas A. Battista博士开发并在MATLAB和Python中完整实现。该方法包含60多个内置示例，涵盖纤维结构模型、对流扩散及Boussinesq逼近等多个选项。若用于研究、教育或娱乐，请联系作者。相关论文引用：NA Battista等人的研究成果发表于多个期刊。

这款 Matlab 工具助力模拟 2D 桁架结构，计算并呈现关键结果，例如节点位移和杆件受力。

本项目提供了基于 SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 算法的 2D图像配准 方法，使用 MATLAB 实现。该方法主要通过提取图像中的关键特征点，并利用这些特征点进行图像的配准。主要流程包括： 特征点检测：使用 SIFT 算法在图像中检测出不变的关键点。 特征匹配：通过描述符匹配不同图像之间的相似特征点。 几何变换：使用估计的匹配点对图像进行几何变换（如仿射变换或透视变换）。 图像融合：对配准后的图像进行合成，生成最终的配准图像。 该方法在医学影像处理、遥感图像分析等领域具有广泛应用。

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。