本文实例讲述了Python实现将n个点均匀地分布在球面上的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下： 最近工作上遇到一个需求，将10000左右个点均匀地分布在一个球面上。所谓的均匀，即相邻的两个点之间的距离尽量一致。 我的算法是用基于正多面体剖分球面，我选的是正八面体。 1. 效果图如下： 2.sphere.py代码如下 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import math class Spherical(object): '''球坐标系''' def __init__(self, radial = 1.0, polar = 0

LOMBSCARGLE（INPUTDATA，DUPE_ELIM）对不一定均匀分布的nx 2数据矩阵（inputdata = x（i），y（i））执行Lomb-Scargle周期图（频谱）分析。 （对于均匀分布的数据，更传统的基于傅立叶的光谱方法可能更合适。） DUPE_ELIM（= 0或1）是一个可选参数，它将提示程序（如果dupe_elim == 1）从分析中消除重复的样品。 默认值为 0。 该程序将绘制和光谱分析输入数据，然后绘制数据的功率谱。 该程序还能够覆盖已知频率和幅度的信号。 这可能有助于光谱校准。 生成的频谱图还将包括显着性水平。 最后，程序将重建确定为“显着”的频率图（在 alpha = 0.05）； 对于此重建，将丢弃校准信号（如果使用）的 5% 以内的频率。 重要的频率和功率被写入 MATLAB 命令窗口。 （此程序基于Press，Teukolsky等人的Lo

北航施法中老师的经典有关CAD辅助设计的教程《计算机辅助几何设计与非均匀有理B样条》，适合初学和专业的CAD行业人士哦

景物三维重建的关键之一是从景物图像中获得景物目标到摄像机的距离。研究了一种基于散焦图像的计算景物距离的算法。该方法基于不均匀散焦模型,并且只需两幅改变光圈指数得到的散焦程度不同的图像,因此可以避免图像的大小匹配问题。根据图像的点扩散函数的形式,可以通过优化的方法求得深度。模拟和真实实验表明了算法的有效性。

均匀线阵方向图仿真matlab上面的

生物医学成像中的一个常见现象是由于感兴趣的样本和采集技术而存在虚假强度变化。 在光学显微镜中，这种变化可能源于样品厚度不均匀、物体离焦（厚切片）或偏离科勒照明，通常称为阴影。 在磁共振成像中，强度不均匀性或偏置场可能由射频 (RF) 线圈均匀性、静态场不均匀性、RF 穿透以及样本的解剖结构和位置的变化引起。 此 Matlab 代码追溯校正图像中的阴影。 该算法是全自动的，详细信息在本文中描述： Reyes-Aldasoro, CC，基于信号包络估计的回顾性阴影校正算法，Electronics Letters (2009)，2009 年 4 月 23 日； 卷45，第 9 期，p。 454-456。

基于基于均匀线性阵列的DOA和计划参数联合谱估计MUSIC算法，有图和注释，适合毕设和课设

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存在未知非均匀噪声时用于DOA估计的简单方法

为研究高速铁路有关区域类型土的问题,以高速铁路风积土路基为研究对象,利用MIDAS/GTS进行高速铁路风积土路基不均匀沉降特性的研究.结果表明,地基加固桩和土之间存在相对变形和变形关键区,分析变形关键区找出影响风积土路基不均匀沉降的因素,进而得出径距比概念.采用控制变量法通过单因素数值模拟分析得出最佳径距比和碎石垫层厚度,通过拟合计算得出同时考虑径距比和碎石垫层厚度耦合作用的地基桩沉降计算式以及桩间土沉降计算公式.