x_ori = sin(2*pi*5*t)+0.7*sin(2*pi*2*t)+0.4*sin(2*pi*7*t-1);

这是一个信号处理中的例子，其中x_ori是一个由三个正弦波叠加而成的信号。其中，sin(2*pi*5*t)表示频率为5Hz的正弦波，0.7*sin(2*pi*2*t)表示频率为2Hz的正弦波，0.4*sin(2*pi*7*t-1)表示频率为7Hz、相位为1的正弦波。其中t表示时间，可以是一个时间向量。

如果你想要绘制这个信号的图像，可以使用Python中的matplotlib库进行绘制。具体代码如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成时间向量
t = np.linspace(0, 1, 1000)

# 计算信号
x_ori = np.sin(2*np.pi*5*t) + 0.7*np.sin(2*np.pi*2*t) + 0.4*np.sin(2*np.pi*7*t-1)

# 绘制信号图像
plt.plot(t, x_ori)
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('Amplitude')
plt.title('Original Signal')
plt.show()

运行以上代码，即可得到信号的图像。

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pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d_ori = contour_info["pts_2d"] pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :] pts_3d = pts_3d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))] pts_2d = pts_2d_ori[np.where(~np.isnan(pts_3d_ori[:, 0]))]

这段代码的功能是将一个三维点云中的 NaN 值去除，并将点云的像素坐标和三维坐标分别保存到两个数组 pts_2d 和 pts_3d 中。

具体来说，首先从 contour_info 中取出轮廓的像素坐标 pts_2d_ori。然后通过 pm 数组和 pts_2d_ori 计算出每个像素点对应的三维坐标 pts_3d_ori。接着，使用 np.where 函数找到 pts_3d_ori 中不包含 NaN 值的索引位置，并将这些位置对应的三维坐标保存到 pts_3d 数组中。同时，将这些位置对应的像素坐标保存到 pts_2d 数组中。

最后，pts_2d 和 pts_3d 分别保存了点云的像素坐标和三维坐标，但是这些点云的数量可能会比原始的轮廓点数少，因为去除了 NaN 值。

pts_3d_ori = pm[pts_2d_ori[:, 0], pts_2d_ori[:, 1], :]

这行代码是将一个三维数组 `pm` 中，以 `pts_2d_ori` 中的 2D 坐标为索引，提取出对应的 3D 坐标。具体来说，`pts_2d_ori` 是一个形状为 (n, 2) 的 numpy 数组，其中每个元素都是一个包含两个整数的数组，表示一个二维的坐标点。`pm` 是一个形状为 (h, w, 3) 的三维 numpy 数组，其中 `h` 和 `w` 分别表示数组的高度和宽度，`3` 表示每个像素点有三个通道（通常是 RGB 颜色空间）。所以，`pts_2d_ori[:, 0]` 取出 `pts_2d_ori` 中所有元素的第一个数（即所有点的横坐标），`pts_2d_ori[:, 1]` 取出所有元素的第二个数（即所有点的纵坐标）。然后，这两个数组作为索引传递给了 `pm`，得到了一个形状为 (n, 3) 的新数组 `pts_3d_ori`，其中每个元素都是一个包含三个数的数组，表示一个三维的坐标点。