matlab 三维粗糙度评定参数计算代码

三维粗糙度评定参数包括很多种，常见的有Ra、Rq、Rz、Rt等。下面是基于matlab的计算代码示例，以Ra为例：

% 假设有一个三维表面高度数据矩阵Z
% Z为m*n的矩阵，表示m行n列的高度数据
% 以下是Ra的计算代码

[m, n] = size(Z);
% 计算平均值
mean_z = mean(Z(:)); 
% 计算离差平方和
sum_z = sum((Z(:) - mean_z).^2); 
% 计算Ra
Ra = sqrt(sum_z / (m * n));

其中，`Z(:)`表示将矩阵Z展开成一列向量，`mean`用于求平均值，`sum`用于求和。其他评定参数的计算方式类似，只需在求和时按照不同的权重系数加权即可。

相关问题

matlab 三维粗糙度评定参数Sal计算代码

三维粗糙度评定参数Sal计算代码如下：

function Sal = calc_sal(height_map, pixel_size)
% height_map: 二维或三维高度图像
% pixel_size: 采样间隔

% 计算二维或三维的参数
if ndims(height_map) == 2 % 二维
    [Nx, Ny] = size(height_map);
    [X, Y] = meshgrid(1:Ny, 1:Nx);
    Z = height_map;
elseif ndims(height_map) == 3 % 三维
    [Nx, Ny, Nz] = size(height_map);
    [X, Y, Z] = meshgrid(1:Ny, 1:Nx, 1:Nz);
end

% 计算Sal参数
dx = diff(Z,1,1) / pixel_size;
dy = diff(Z,1,2) / pixel_size;
d2x = diff(dx,1,1) / pixel_size;
d2y = diff(dy,1,2) / pixel_size;
Sal = sqrt(mean2(dx.^2 + dy.^2 + d2x.^2 + d2y.^2));
end

其中，输入参数`height_map`代表二维或三维的高度图像，`pixel_size`代表采样间隔。函数首先判断输入的高度图像是二维还是三维的，然后根据高度图像计算出`dx`、`dy`、`d2x`和`d2y`四个变量，最后根据公式计算出Sal参数并返回。

matlab三维粗糙表面评定参数Str计算代码

三维粗糙表面评定参数Str是描述表面粗糙度的一种参数，它可以用来描述表面的平整程度。下面是MATLAB计算Str的代码：

function Str = calc_Str(surface)

% surface: 输入的三维表面数据，为一个n*m的矩阵

% 计算表面的平均高度
mean_height = mean(surface(:));

% 计算表面的高度标准差
std_height = std(surface(:));

% 计算表面的均方根粗糙度Rq
Rq = sqrt(mean(surface(:).^2));

% 计算表面的最大峰高度Rp
Rp = max(surface(:)) - mean_height;

% 计算表面的最大谷深Rv
Rv = mean_height - min(surface(:));

% 计算表面的平均间隔Sa
Sa = mean(abs(surface(:) - mean_height));

% 计算表面的峰谷间距Sv
Sv = mean(abs(diff(surface(:))));

% 计算表面的峰谷高度差Sz
Sz = max(surface(:) - min(surface(:)));

% 计算表面的强度参数Str
Str = sqrt(mean_height^2 + std_height^2 + Rq^2 + Rp^2 + Rv^2 + Sa^2 + Sv^2 + Sz^2);

end

使用方法：将三维表面数据传入该函数即可计算出表面的评定参数Str。