matlab 产生高斯随机粗糙面的函数 输入变量为点数 长度 相关长度 均方根高度
时间: 2023-05-11 20:01:14 浏览: 132
MATLAB中可以使用函数surf函数和randn函数产生高斯随机粗糙面。
首先定义一个网格坐标矩阵[X,Y],然后使用randn函数生成在每个格点处的高斯随机噪声,最后使用meshgrid函数生成可视化的网格。
具体代码如下:
function [Z] = gaussian_roughness(n, L, l_c, h_rms)
% n: 点数
% L: 长度
% l_c: 相关长度
% h_rms: 均方根高度
% Z: 生成的高斯随机粗糙面矩阵
[x, y] = meshgrid(linspace(0, L, n), linspace(0, L, n));
z_v = randn(n,n);
for k1 = 1:n
for k2 = 1:n
z_v(k1,k2) = z_v(k1,k2).*exp(-(k1^2 + k2^2)^0.5*l_c/L); % 加入相关性
end
end
z_v = z_v/sqrt(sum(z_v(:).^2))/sqrt(2); % 归一化
Z = h_rms*z_v.*sqrt(n*L^2/(n-1));
surf(x,y,Z)
end
该函数的输出是一个高斯随机粗糙面的矩阵Z,并绘制了对应的三维图像。在生成高斯随机噪声时,每个格点处的数值是一个服从均值为0、标准差为1的高斯分布的随机数。然后加入相关性,使其成为拥有相应相关长度的高斯随机噪声。最后通过归一化和均方根高度调整幅值,生成最终的高斯随机粗糙面。
相关问题
matlab 三维粗糙表面均方根斜率计算代码
以下是MATLAB的一个示例代码,用于计算三维粗糙表面的均方根斜率:
```matlab
% 生成随机的三维粗糙表面
[x,y] = meshgrid(1:100);
z = randn(size(x));
% 计算均方根斜率
dx = diff(z,1,2);
dy = diff(z,1,1);
rms_s = sqrt(mean(dx(:).^2 + dy(:).^2));
% 显示结果
surf(x,y,z);
title(['RMS slope = ' num2str(rms_s)]);
```
注意,这个示例代码中生成的是一个随机的三维粗糙表面,实际应用中可能需要根据具体情况修改代码。
MATLAB随机输入下加权加速度总均方根值
假设有多组加速度数据向量 a、时间间向量 dt 和加速数据的权重向量 w,可以按照以下步骤计算加权加速度总均方根值:
1. 将多组加速度数据、时间间隔和权重存储在一个 cell 数组 acc 中:
```matlab
acc = {a1, dt1, w1; a2, dt2, w2; ...};
```
2. 定义一个变量 rmsawt_total 用于存储多组加速度数据的加权加速度总均方根值,初始值为 0:
```matlab
rmsawt_total = 0;
```
3. 使用 for 循环遍历 cell 数组 acc 中的每一组加速度数据,按照上述步骤计算每组加速度数据的加权加速度均方根值 rmsawt,并将其累加到 rmsawt_total 中:
```matlab
for i = 1:size(acc, 1)
a = acc{i, 1};
dt = acc{i, 2};
w = acc{i, 3};
aw = a .* w;
rmsa = rms(a);
rmsaw = rms(aw);
wsum = sum(w);
rmsawt = rmsaw * wsum / rmsa;
rmsawt_total = rmsawt_total + rmsawt;
end
```
4. 计算加权加速度总均方根值 rmsawt_total,即将 rmsawt_total 除以 cell 数组 acc 的大小:
```matlab
rmsawt_total = rmsawt_total / size(acc, 1);
```
最终得到的 rmsawt_total 就是多组加速度数据的加权加速度总均方根值。