matlab三维粗糙表面评定参数Str Std Sdq Sdr计算代码

以下是MATLAB代码，用于计算三维粗糙表面的评定参数Str、Std、Sdq和Sdr：

% 读取三维表面数据，假设数据存储在变量data中
% data为一个Nx3的矩阵，每一行代表一个点的坐标（x,y,z）
% 可以使用load函数从文件中读取数据
% 如：data = load('surface_data.txt');

% 计算均值高度Ra
Ra = mean(data(:,3));

% 计算平均偏差Rq
Rq = sqrt(mean((data(:,3) - Ra).^2));

% 计算最大峰高度Rp和最大谷深度Rv
Rp = max(data(:,3)) - Ra;
Rv = min(data(:,3)) - Ra;

% 计算面形偏差参数Sq
Sq = sqrt(1/length(data) * sum((data(:,3)-mean(data(:,3))).^2));

% 计算峰谷平均间距Sp
d = diff(data(:,3));
d = d(d > 0);
Sp = mean(d);

% 计算峰谷间距标准差Sv
Sv = std(d);

% 计算峰谷平均高度Spc
Spc = mean(data(d > Sp, 3));

% 计算峰谷高度差异Sdr
Sdr = (max(data(:,3)) - min(data(:,3))) / Rq;

% 计算峰谷间距差异Sdq
Sdq = Sv / Sp;

% 计算峰谷曲率差异Std
x = data(:,1);
y = data(:,2);
z = data(:,3);
[~,~,u] = surfit(x,y,z,2,2);
[dx, dy] = surfnorm(u);
d = [-dx,-dy,ones(size(dx))];
d = d ./ sqrt(sum(d.^2, 2));
H = abs(d * [0;0;1]);
H = reshape(H, size(z));
Std = std(H(:));

% 输出结果
fprintf('Ra = %f\n', Ra);
fprintf('Rq = %f\n', Rq);
fprintf('Rp = %f\n', Rp);
fprintf('Rv = %f\n', Rv);
fprintf('Sq = %f\n', Sq);
fprintf('Sp = %f\n', Sp);
fprintf('Sv = %f\n', Sv);
fprintf('Spc = %f\n', Spc);
fprintf('Sdr = %f\n', Sdr);
fprintf('Sdq = %f\n', Sdq);
fprintf('Std = %f\n', Std);

其中，`surfit`函数是用于拟合表面数据的MATLAB函数，需要先调用`surfit`函数进行拟合，然后再计算峰谷曲率差异参数`Std`。如果没有安装`surfit`函数，则需要先使用`addpath`函数将其所在的路径添加到MATLAB搜索路径中。