cityengine中的envelope()

CityEngine中的envelope()是一个用于计算几何图形包围盒的函数。在CityEngine中，包围盒是一个围绕几何图形的最小矩形框，用于确定该图形在三维空间中的位置和尺寸。

envelope()函数可以应用于各种几何图形，如点、线、多边形等。它使用这些几何图形的坐标信息来计算包围盒。当应用envelope()函数时，它会返回一个表示包围盒的几何图形，通常是一个矩形。

通过使用envelope()函数，可以方便地获取几何图形的包围盒信息。比如，在建筑物建模中，可以使用envelope()函数获取每栋建筑物的包围盒，进而计算建筑物的尺寸、位置以及与其他建筑物的相对关系。

另外，envelope()函数还能帮助进行空间分析和决策。通过计算几何图形的包围盒，可以确定多个图形之间的相交、重叠或距离。这对于城市规划、环境评估和基础设施规划等领域的决策制定非常有帮助。

总之，envelope()函数是CityEngine中一个用于计算几何图形包围盒的重要函数。它可以帮助获取几何图形的位置和尺寸信息，并用于空间分析和决策制定。当处理大量几何图形数据时，envelope()函数能够提高数据处理的效率和准确性，是CityEngine中不可或缺的工具之一。

相关问题

用C语言实现matlab中的envelope函数

在C语言中实现MATLAB中的envelope函数，可以采用以下步骤：

1. 读取需要拟合的数据，例如读取名为 data 的数据文件：

double data[N];
FILE* fp = fopen("data.txt", "r");
for(int i = 0; i < N; i++){
    fscanf(fp, "%lf", &data[i]);
}
fclose(fp);

2. 对数据进行平滑处理，例如采用移动平均法对数据进行平滑处理：

double windowSize = 5;
double b[5] = {0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2};
double a[1] = {1};
double smoothData[N];
for(int i = windowSize-1; i < N; i++){
    smoothData[i] = 0;
    for(int j = 0; j < windowSize; j++){
        smoothData[i] += b[j]*data[i-j];
    }
}

3. 通过对平滑后的数据进行峰值检测，得到峰值点的位置：

int locs[N];
double pks[N];
int count = 0;
for(int i = 1; i < N-1; i++){
    if(smoothData[i] > smoothData[i-1] && smoothData[i] > smoothData[i+1]){
        locs[count] = i;
        pks[count] = smoothData[i];
        count++;
    }
}

4. 根据峰值点的位置，得到包络线：

double envelope[N];
for(int i = 0; i < N; i++){
    int j = 0;
    while(i > locs[j] && j < count-1){
        j++;
    }
    double k = (pks[j+1]-pks[j])/(locs[j+1]-locs[j]);
    double b = pks[j] - k*locs[j];
    envelope[i] = k*i + b;
}

5. 最后，将原始数据和包络线的值写入文件中：

FILE* fp = fopen("envelope.txt", "w");
for(int i = 0; i < N; i++){
    fprintf(fp, "%lf %lf\n", data[i], envelope[i]);
}
fclose(fp);

以上就是用C语言实现MATLAB中的envelope函数的基本步骤，您可以根据实际需求进行调整和优化。

matlab envelope

MATLAB中的信号包络（envelope）是在时域中估计信号能量的一种方法，通常用于振动分析和信号处理中的峰值检测。信号包络可以通过不同的方法计算，如分析包络和模拟包络。在MATLAB中，常用的信号包络函数包括env、envelope和hilbert等。

env函数是计算一个向量的包络，它可以用于分析单信号形式的包络，其输出包含幅值和相位信息。envelope函数是对于一个复合信号计算其包络，通常用于分析噪音信号中的频率成分，输出的结果只包含幅值信息。hilbert函数是一种基于全波整流的方法，通过对信号进行解析，提取其中的包络信息。

使用MATLAB包络函数可以快速、准确地估计信号包络，便于进行信号处理和分析。例如，在振动分析中，可以通过分析信号包络来检测机械设备的故障，预测其寿命和维修时间。在音频处理中，信号包络可以用于检测音乐的节奏和强度变化。因此，MATLAB的信号包络函数在工程、科研和音乐等多个领域中都有广泛的应用。