在MATLAB中计算离散三维点的Sz、Sds、Ssc、Sdr、Sdq、Std、Sal、Str、Smr、Sxp、Vmp、Vmc

计算离散三维点的Sz、Sds、Ssc、Sdr、Sdq、Std、Sal、Str、Smr、Sxp、Vmp、Vmc可以按照以下步骤进行：

1. 首先，将三维点的坐标表示为一个 Nx3 的矩阵，其中每行表示一个点的坐标。

2. 计算每个点与其他点之间的距离，可以使用 pdist 函数。该函数将返回一个 N*(N-1)/2 的距离矩阵。其中，第 i 行第 j 列的元素表示第 i 个点到第 j 个点的距离。

   D = pdist(points);

3. 计算 Sz，表示所有距离的标准差。

   Sz = std(D);

4. 计算 Sds，表示所有距离的平均数的标准差。

   Sds = std(mean(D));

5. 计算 Ssc，表示所有距离的中位数的标准差。

   Ssc = std(median(D));

6. 计算 Sdr，表示所有距离的范围的标准差。

   Sdr = std(range(D));

7. 计算 Sdq，表示所有距离的四分位距的标准差。

   Sdq = std(iqr(D));

8. 计算 Std，表示所有距离的标准偏差的标准差。

   Std = std(std(D));

9. 计算 Sal，表示所有点的平均距离的标准差。

   Sal = std(mean(D,2));

10. 计算 Str，表示所有点到原点的距离的标准差。

   Str = std(sqrt(sum(points.^2,2)));

11. 计算 Smr，表示所有点之间的中心距离的标准差。

   centroid = mean(points);
   Dc = pdist([centroid; points]);
   Smr = std(Dc(2:end));

12. 计算 Sxp，表示所有点到一个平面的平均距离的标准差。

   [~,normal] = fitplane(points);
   Sxp = std(abs(points*normal));

13. 计算 Vmp，表示所有点的平均体积。

   Vmp = mean(prod(max(points)-min(points)));

14. 计算 Vmc，表示所有点的最小包围立方体的体积。

   Vmc = prod(max(points)-min(points));