该程序将生成两个给定点之间的 3D Bresenham 光栅线的坐标。 该算法的一个非常有用的应用可以在我的另一个程序中实现 Fischer's Bresenham 插值方法，该程序可以使用仿射矩阵旋转三维图像体积： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do?objectId=21080 用法：[XYZ] = bresenham_line3d(P1, P2); P1 - Point1 的向量，其中 P1 = [x1 y1 z1] P2 - Point2 的向量，其中 P2 = [x2 y2 z2] 精度（可选） - 尽管根据 Bresenham 的线算法，点坐标 x1 y1 z1 和 x2 y2 z2 应该是整数，但该程序将其限制扩展到所有实数。 如果其中任何一个是浮点数，则应指定要保留的小数

给定一个非负整数 n，LaguerrePoly(n) 返回 Laguerre 多项式 L_n 的系数，给定 n。 polyval(LaguerrePoly(n),x) 评估L_n(x)。

输入三角形顶点坐标P1、P2、P3。 输出面积给出三角形的面积

sampling Some methods to sampling data points from a given distribution. 从一个给定的分布里面采样，包括：Inverse CDF; Box-Muller; Rejection-Sampling; Importance-Sampling; M-H; Gibbs等方法。 代码架构 原理解析 采样 Inverse CDF Box-Muller Rejection-Sampling Importance-Sampling M-H 代码架构 inverse_cdf_exp.py 以指数分布为例对累积概率函数逆变换进行采样 box_muller_gau.py 对高斯分布进行采样的经典算法Box-Muller实现 rejection_sampling.py 拒绝采样实现，以高斯分布为参照进行采样混合高斯分布 importan

给定一个质心列表，它计算 2D/3D voronoi 图并从原始图像中提取每个 Voronoi 单元。 voronoi 图是根据 3D 空间中的欧几里得距离计算的。 质心 = [x1 y1 z1] 体素 = [x2 y2 z2] 对于每个体素欧几里得距离 = sqrt((x2-x1)^2+(y2-y1)^2+(z2-z1)^2) 结尾％ 输入： % 质心 - N x 3 矩阵% imageFilename - 图像堆栈的文件名

inPoints = polygrid(xv,yv,ppa) 使用 inpolygon 函数的帮助生成多边形内的点。 xv和yv是代表多边形顶点的列，在Matlab函数inpolygon中使用 ppa 是指您希望在多边形内每单位面积的点数。 这里的单位面积是指轴上 1.0 X 1.0 的正方形。 例子： L = linspace(0,2.*pi,6); xv = cos(L)';yv = sin(L)'; %来自 inpolygon 文档inPoints = polygrid(xv, yv, 10^5) plot(inPoints(:, 1),inPoints(:,2), '.k');

如果有一天别人给你个工程或者在一些网站下载了个工程，发现里面有些IP是以网表的信息给你的额，你怎么也不能编译成功，老是报找不到某些IP，或者谁谁谁 不在工程中再再或者找不到相应的文件夹 下面的操作也许会帮助你！！！！！！！！！！！！！！！！！如果不能帮助你，表示歉意或者直接联系我qq邮箱365654859@qq.com

这是该文件的帮助注释，将提供概述。 % SEARCHFILE 在给定文件夹下搜索文件和/或目录％ 句法% list = searchfile('dir', 'filter', 'recflag') % % 'dir'（可选）- % 要搜索的源目录。 如果没有指定， % 当前工作目录将被使用% % '过滤器'（可选）- % 文件过滤器('*.txt', 'ABC*.*' 等) % % 'recflag'（可选）- % 1 = 递归到子目录，否则只在% 指定/当前目录% % 例如：list = searchfile('C:\Temp', '*.txt', 1); % list = searchfile('*.txt', 1); % 列表 = 搜索文件（1）； % % 返回值：具有以下字段的结构% 'name' - 文件/目录的名称% 'path' - 文件/目录的路径% 'fullpath

绘制给定中心、半长和半短半径以及相对于 x 轴的倾斜（旋转）角度的椭圆的函数

THREEPOINTS2PLANEZ返回通过3D空间中三个点的平面方程的系数。 平面方程的形式为 z =斜率x * x +斜率* y + C 例子： 给定 x 和 y 中的三个随机点，定义在 x 方向具有 2.1 斜率和在 y 方向具有 -3.4 斜率的 z 平面。 验证 Threepoints2planez 返回正确的斜率和 z 截距： x = rand（3,1）; y = rand(3,1); z = 2.1*x - 3.4*y + 19； [slopex,slopey,C] = Threepoints2planez(x,y,z) 斜率= 2.1000 倾斜 = -3.4000 C = 19.0000 更新： 写完这个函数后，我找到了 Kevin Moerman 的 plane_fit 函数（ http://www.mathworks.com/matlabcentral