matlab 三维粗糙度评定参数Sal(最小自相关长度)计算代码
时间: 2023-08-04 13:03:17 浏览: 139
以下是使用Matlab计算三维粗糙度评定参数Sal(最小自相关长度)的示例代码:
```matlab
% 读取三维地形数据
data = load('terrain.mat');
terrain = data.map;
% 计算自相关函数
[autocorr, lags] = xcorr2(terrain);
% 取自相关函数的正半轴
autocorr = autocorr(lags>=0);
% 拟合指数函数
f = fit((0:length(autocorr)-1)', autocorr, 'exp1');
% 获取拟合结果中的参数
coeff = coeffvalues(f);
% 计算最小自相关长度
Sal = -1/coeff(2);
```
在上述代码中,首先通过`load`函数读取三维地形数据,然后使用`xcorr2`函数计算自相关函数。由于自相关函数是对称的,我们只需要取正半轴。接着,使用`fit`函数拟合指数函数,得到拟合结果中的参数,然后计算最小自相关长度Sal。
相关问题
matlab 三维粗糙表面评定参数Sal(最小自相关长度)计算代码
三维粗糙表面的最小自相关长度(Sal)是表征表面粗糙度的一个重要参数。计算Sal可以使用Matlab中的函数`corr2`和`xcorr2`。具体步骤如下:
1. 读入三维表面数据,假设数据存储在矩阵`Z`中。
2. 计算表面高度的均值`mean_z`,然后将表面高度矩阵`Z`减去均值,得到零均值的表面高度矩阵`Z0`。
```
mean_z = mean(Z(:));
Z0 = Z - mean_z;
```
3. 计算表面高度矩阵`Z0`的自相关函数`R`,可以使用函数`corr2`。
```
R = corr2(Z0);
```
4. 对自相关函数`R`进行二维的互相关计算,得到互相关函数`C`。
```
C = xcorr2(R);
```
5. 找到互相关函数`C`的第一峰值处的位置,即为最小自相关长度`Sal`。
```
[max_c, max_idx] = max(C(:));
[i, j] = ind2sub(size(C), max_idx);
Sal = sqrt((i-1)^2 + (j-1)^2);
```
完整的代码如下:
```
% 读入三维表面数据,假设数据存储在矩阵Z中
% 假设Z是一个n×n的矩阵
n = size(Z, 1);
% 计算表面高度的均值mean_z,然后将表面高度矩阵Z减去均值,得到零均值的表面高度矩阵Z0
mean_z = mean(Z(:));
Z0 = Z - mean_z;
% 计算表面高度矩阵Z0的自相关函数R,可以使用函数corr2
R = corr2(Z0);
% 对自相关函数R进行二维的互相关计算,得到互相关函数C
C = xcorr2(R);
% 找到互相关函数C的第一峰值处的位置,即为最小自相关长度Sal
[max_c, max_idx] = max(C(:));
[i, j] = ind2sub(size(C), max_idx);
Sal = sqrt((i-1)^2 + (j-1)^2);
```
matlab 三维表面粗糙度评定参数Sal(最小自相关长度)计算代码
以下是一个简单的 MATLAB 代码,用于计算三维表面粗糙度评定参数 Sal(最小自相关长度):
```matlab
% 导入三维表面数据,存储在矩阵 Z 中,并确定其尺寸大小
load('surface_data.mat');
[n, m] = size(Z);
% 计算表面高度的平均值和标准差
Z_mean = mean(Z(:));
Z_std = std(Z(:));
% 计算自相关函数
R = zeros(n, m);
for i = 1:n
for j = 1:m
% 计算距离为 k 的平均值
k = 0;
sum = 0;
for p = 1:n
for q = 1:m
if (p + k <= n && q + k <= m)
sum = sum + (Z(p, q) - Z_mean) * (Z(p + k, q + k) - Z_mean);
count = count + 1;
end
end
end
R(k+1) = sum / count;
end
end
% 拟合自相关函数
x = (0:n-1)';
y = R(:, 1);
f = fit(x, y, 'exp1');
Sal = -1 / f.b;
```
以上代码中,我们首先导入三维表面数据并计算其高度的平均值和标准差。接着,我们计算自相关函数并对其进行拟合,从而得出最小自相关长度 Sal。请注意,此代码仅提供了一个基本框架,您可能需要根据您的具体数据进行修改和调整。