Matlab计算三维参数如Sal Str Std Sdq Sdr
时间: 2023-12-10 20:37:39 浏览: 43
Sal, Str, Std, Sdq和Sdr是三维参数的常用统计量,分别表示:
- Sal:三维数据的平均值
- Str:三维数据的范围(最大值减去最小值)
- Std:三维数据的标准差
- Sdq:三维数据的四分位距(上四分位数减去下四分位数)
- Sdr:三维数据的离散系数(标准差除以平均值)
在Matlab中,可以使用以下函数计算这些统计量:
- mean:计算平均值
- range:计算范围
- std:计算标准差
- quantile:计算四分位数
- cv(Coefficient of variation):计算离散系数,需要自己编写函数,如下:
```matlab
function [ cv ] = cv( data )
% 计算离散系数
cv = std(data)/mean(data);
end
```
其中,data为三维数据。
相关问题
matlab计算三维表面参数Sal
在 MATLAB 中,可以使用几何分析函数计算三维表面参数,其中之一是表面面积参数(SAL)。以下是计算 SAL 的示例代码:
```matlab
% 创建一个简单的三维立方体模型
[X,Y,Z] = meshgrid([-1 1]);
V = [X(:), Y(:), Z(:)];
F = [1 2 4; 1 4 3; 1 3 5; 1 5 2; 2 6 4; 2 5 6; 3 4 7; 3 7 8; 1 8 5; 1 7 8; 5 8 6; 6 8 7];
% 计算表面面积参数
sal = surfarea(V, F);
% 显示结果
disp(['表面面积参数 = ', num2str(sal)]);
```
在此示例中,我们首先创建一个简单的三维立方体模型并将其存储在变量 `V` 和 `F` 中。然后,我们使用 `surfarea` 函数计算表面面积参数,并将结果存储在变量 `sal` 中。最后,我们使用 `disp` 函数显示结果。
请注意,`surfarea` 函数需要两个输入参数:点坐标矩阵 `V` 和三角形面片矩阵 `F`。点坐标矩阵应该是一个 `n x 3` 的矩阵,其中 `n` 是点的数量,每行包含点的 `x`、`y` 和 `z` 坐标。三角形面片矩阵应该是一个 `m x 3` 的矩阵,其中 `m` 是三角形面片的数量,每行包含三个点的索引(从 `V` 中选择)。
matlab 三维粗糙度评定参数Sal计算代码
以下是一个基于Matlab的三维粗糙度评定参数Sal计算代码的示例:
```matlab
% 计算三维表面粗糙度评定参数Sal
% 输入:高度图数据h,采样间距dx和dy
% 输出:Sal值
function Sal = calc_Sal(h, dx, dy)
% 计算梯度
[Gx, Gy] = gradient(h, dx, dy);
% 计算梯度幅值
G = sqrt(Gx.^2 + Gy.^2);
% 计算Sal
Sal = sum(sum(G)) / (size(h,1)*size(h,2));
end
```
使用方法:
1. 准备一个二维矩阵h,表示三维表面的高度数据。
2. 设置采样间距dx和dy,即在x和y方向上的像素距离。
3. 调用calc_Sal函数,并将高度图h、采样间距dx和dy作为输入参数传入。
4. 函数返回一个实数值Sal,表示三维表面的粗糙度评定参数。
注意:该代码仅为示例,具体实现可能需要根据具体应用场景进行调整。