二维高斯函数图像的三维显示的matlab代码

时间: 2023-12-22 10:06:22 浏览: 180
以下是绘制二维高斯函数图像的 MATLAB 代码,通过三维显示: ```matlab % 定义高斯函数 A = 1; % 常数 x0 = 0; y0 = 0; % 中心点 sigma_x = 2; sigma_y = 1; % 标准差 [X,Y] = meshgrid(-5:0.1:5); % 定义坐标系 f = A * exp(-((X-x0).^2/(2*sigma_x^2) + (Y-y0).^2/(2*sigma_y^2))); % 计算函数值 % 绘制三维图像 figure; surf(X,Y,f); xlabel('X'); ylabel('Y'); zlabel('Z'); title('二维高斯函数图像'); ``` 在这个例子中,我们定义了一个标准的二维高斯函数,然后使用 `meshgrid()` 函数生成了一个 2D 坐标系。最后,我们计算了函数在每个坐标点上的值,然后使用 `surf()` 函数将结果在三维坐标系中显示。虽然这个方法不是绘制二维高斯函数图像的最佳方法,但它可以让我们更好地理解函数的形状和特性。
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画高斯混合三维图 matlab 代码

以下是一个简单的 Matlab 代码,用于绘制高斯混合三维图: ``` % 设置高斯混合模型参数 mu1 = [-1 -1 -1]; sigma1 = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]; mu2 = [1 1 1]; sigma2 = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1]; p1 = 0.5; p2 = 0.5; % 生成数据点 x1 = mvnrnd(mu1, sigma1, 100); x2 = mvnrnd(mu2, sigma2, 100); x = [x1; x2]; % 绘制散点图 scatter3(x(:,1), x(:,2), x(:,3), '.'); % 计算高斯混合概率密度函数 gm = fitgmdist(x, 2, 'RegularizationValue',0.1); hold on; ezsurf(@(x,y)pdf(gm,[x,y,0.5*ones(size(x))]),[-5 5],[-5 5]); hold off; ``` 这个代码首先设置了两个高斯分布的均值和协方差矩阵,以及它们的权重。然后通过 `mvnrnd` 函数生成了 200 个数据点,其中前 100 个点来自第一个高斯分布,后 100 个点来自第二个高斯分布。接着使用 `scatter3` 函数绘制了这些数据点的散点图。 最后,使用 `fitgmdist` 函数拟合高斯混合模型,并使用 `ezsurf` 函数绘制了高斯混合模型的概率密度函数图像。

二维面状 matlab,求MATLAB生成二维高斯粗糙面的代码

可以使用 MATLAB 中的 `meshgrid` 和 `mvnpdf` 函数来生成二维高斯粗糙面。 下面给出一个示例代码: ```matlab % 定义坐标范围和步长 x = -5:0.1:5; y = -5:0.1:5; % 生成网格点坐标 [X,Y] = meshgrid(x,y); % 定义高斯分布的参数 mu = [0 0]; % 均值向量 sigma = [1 0.5; 0.5 1]; % 协方差矩阵 % 计算二维高斯分布的概率密度函数值 Z = mvnpdf([X(:) Y(:)], mu, sigma); % 将一维的概率密度函数值转换为二维矩阵形式 Z = reshape(Z,length(y),length(x)); % 绘制三维图形 surf(X,Y,Z); ``` 运行上述代码,即可生成二维高斯粗糙面的三维图形。你也可以通过调整 `mu` 和 `sigma` 参数来控制生成的粗糙度和形状。

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