2D绘图

我创建了这个小程序，因为在对我的数据进行PCA之后，我需要频繁绘制图表。使用Fastplot按钮，结合plot命令和removepoint（这是对removepoint的Jean-Luc Dellis修改），可以自动绘制图表，不需要用户自定义每个类别的符号和颜色。Group Scatter Plot使用gscatter命令，允许用户为绘图点指定符号和颜色。如果用户向Gname按钮指定向量名称，则执行matlab中的gname函数。请注意，Removepoint仅适用于Fast PLOT，不适用于gscatter。Plot3drem在3D中的操作类似。尽管这些软件不完美，但它们显著节省了我绘图的时间，希望它们也能对他人有所帮助。

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。

在Matlab开发环境中，通过SCALEBAR函数可以在二维轴上创建可定制的比例尺。此函数允许用户设定比例尺的长度、位置和颜色等参数，以适应不同的绘图需求。使用时需确保轴的DataAspectRatio属性设置为[1 1 1]，并保证视图为二维。SCALEBAR函数支持多种可选参数，如ScaleLength用于设定比例尺长度，位置参数包括东北、西北、东南和西南等选项，还可以自定义比例尺的颜色及文字样式。

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。

这段代码是一个Matlab函数，允许用户在2D绘图中使用交互式缩放工具。用户可以通过点击鼠标左键并拖动来创建一个放大系数为2的矩形放大镜，放大镜居中于鼠标光标下方。此外，用户还可以通过旋转鼠标滚轮来调整放大倍数。释放鼠标左键后，放大镜会消失，除非用户按住“Ctrl”键。使用说明包括：点击并按住鼠标左键打开放大镜；同时转动鼠标滚轮增加或减少放大倍数；松开鼠标左键移除放大镜；在操作时按住“Ctrl”键可以保留缩放区域。函数的输入和输出参数在函数开头有详细说明。

评估脑肿瘤的三维磁共振成像在医学上具有多方面的应用。医院通常使用2D MRI检查肿瘤的形态和不规则性，经由专业医生检视并进行计算机诊断工具（CDT）确认。本研究开发一种高准确性的CDT，以支持MRI的轴向视图（AV）、冠状视图（CV）和矢状视图（SV）上的肿瘤检测。

在matlab开发中，采用2D相关技术进行形状识别。系统通过网络摄像机获取输入图像进行处理。

图像的空间滤波是指直接对像素进行操作的一种处理方法。这一过程包括通过移动滤波器掩码从一个像素点到另一个像素点来实现。在每个像素点 (x,y)，滤波器根据预定义的关系计算响应。空间滤波主要分为线性和非线性两种类型。通过MATLAB，我们可以实现对2D图像的各种空间滤波操作，从而提高图像质量和特定目标的分析能力。