满足条件 r_min 0球（线） D=2 => 1-球体（圆） D=3 => 2-sphere（球体） 等等 最后一个维度 D 的分量是球体的向量，因此可以将其长度解释为半径。 r = nsphrand(...,'Rmin',rmin,'Rmax',rmax) 设置生成的随机数的最小和最大半径（默认为 0 和 1）。 例子： r = nsphrand(10000, 1, 2, 'Rmin', 1, 'Rmax', 2) plot(r(:,1),r(:,2),'.')

此功能的发布是受到Matlab文件交换存储库中1d三次样条曲线发布的几种实现方式的糟糕工作的启发。 早在2011年，我在南大（NTU）攻读硕士学位时，这项功能就是我的一项家庭作业。 尽管这不是一个完美的实现，但它易于阅读（公式接近数学方程式），可以进行并行化（如果有parfor可用），可以轻松扩展/扩展边界条件，并且可以将其写成少于125行代码的单个脚本（包括简短的介绍和示例）。 享受 ！ :)

红外图像的非均匀性校正，用于图像处理关键字有自适应性，非均匀性校正，红外焦平面系统，红外成像

Python有一随机函数可以产生[0,1)区间内的随机数，但是如果我们想生成随机分布在单位圆上的，那么我们可以首先生成随机分布在单位圆边上的点，然后随机调整每个点距离原点的距离，但是我们发现这个距离不是均匀分布于[0,1]的，而是与扇形的面积相关的 我们使用另外的随机函数生成从[0,1)的随机数r，我们发现r<s0的概率为s0，显而易见，如果r为0，那么对应的距离应该为0，如果是1，对应的距离自然也应该是1，假设我们产生了m个随机数，那么小于s0的随机数应该为s0*m左右，而且这些应该对应于扇形面积的s0倍处即图2的小扇形区域，落在这一区域的点应该为s0*m，此时扇形边长为s0^0.5,因此

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。