Delaunay三角剖分

MATLAB提供了一种利用Delaunay三角剖分从离散数据绘制曲面的方法。同时，MATLAB还提供了splitInterpolant函数，允许在现有的离散数据中进行插值而无需转换为常规网格。这种方法特别适用于非均匀分布的X、Y和Z向量形式的粗糙数据。生成的彩色表面图展示了插值效果，即使在原始数据中存在间断。相关示例文件展示了该函数的多种应用场景。

了解表面的法向量可能是十分实用的。提供的函数可利用2.5D无限制三角剖分（无论是否为Delaunay）定义3D表面，并计算每个单元的法向量。可以在中心单元或顶点处进行向量计算。输入：“XYZ”是三角剖分的顶点坐标（nx3矩阵）。“TRI”是包含XYZ（mx3矩阵）索引的三角形列表。“strPosition”是用于计算法线的位置。它可以是“中心单元”，用于计算每个三角形的中心，也可以是“顶点”，用于在相对于相邻单元的顶点处计算向量（字符串）。输出：“NormalVx”、“NormalVy”和“NormalVz”是法向量（已归一化）。“PosVx”、“PosVy”和“PosVz”是每个向量的位置。备注：如果“strPosition == 'center-cells'”，则每个维度的输出为mx1。

该程序采用三角形元素构建网格，具有左右对称特性。

这个函数提供了一种生成谢尔宾斯基三角形分形图像的有效算法。它在MATLAB环境中运行，打开一个新的图形窗口，并根据指定的迭代次数生成图像。迭代次数必须大于或等于0，较高的迭代次数会导致较长的计算时间。例如，可以使用命令 sierpinski_triangle(6) 来生成六级谢尔宾斯基三角形。

应对人口老龄化，引入新人口养老 消化高房价，维持高地价 维持财政稳定增长 由于高等教育资源不足，珠三角对人才需求更加迫切

此功能可在给定网格中迅速生成面的四倍细分。新生成的顶点添加到原始顶点列表中，构建新的三角形面列表。相比于其他使用for循环和数组的函数，此方法完全矢量化，适用于大规模网格且内存管理高效。操作简洁高效，在四核8GB RAM机器上处理100万个面和300,000个顶点仅需1秒。

在Matlab中，大多数三角函数、双曲函数以及它们的反函数都能直接应用于符号计算，唯一的例外是函数 atan2()，它仅支持数值计算。

三角形方法最初由Zack等人（1977年）提出，用于测量灰度图像中的阈值。该方法通过在灰度直方图上的最大值b和最低（或最高，具体取决于上下文）值a之间构建一条线来确定阈值。该线使得直方图上的像素值明显大于0，并且通过计算从a到b范围内每个灰度级别到线的垂直距离L来确定最佳阈值级别。这种方法特别适用于处理在直方图中产生弱峰值的对象像素。

这个“refinepatch”函数能够通过4分割样条插值来细化任意三角网格表面（补丁），详见截图。边缘的样条插值是通过对边方法完成的，参考Leon A. Shirman的《从多面体模型构建平滑曲线和曲面》。计算所有边缘点上的切线和法线，以及速度。在分割边缘时应用B样条插值。3D线或边上的切线未定义并可沿线旋转，虚拟相对顶点用于固定切线，使其更像表面法线。B样条插值使用边缘点的速度和切线在现有顶点之间插入中间顶点。拆分后，将构建一个新的面列表，即原来的四倍。Matlab文件也可用作MEX文件，以实现对大网格的快速细化。如果发现代码错误或有改进意见，请留言。

此函数集用于创建三角分布。一个函数用于绘制三角分布的 PDF 和 CDF，而另一个用于计算概率或给定概率下的值。一个视频展示了这些函数的创建和使用方式：视频链接