Matlab利用patch构建长方体,形成最小包围盒

简介: Matlab利用patch构建长方体,形成最小包围盒

点云数据中,只想处理自己感兴趣的数据,如何选定这些数据呢?可以利用patch构造一个包含这些点的长方体,从而进行显示,更为方便。

format compact
x2=-70.357002;y2=68.371002;z2=47.657001;
l=41;w=9;h=21;
A=[x2,y2,z2];B=[x2,y2+w,z2];C=[x2+l,y2+w,z2];D=[x2+l,y2,z2];
a=[x2,y2,z2+h];b=[x2,y2+w,z2+h];c=[x2+l,y2+w,z2+h];d=[x2+l,y2,z2+h];
vert =[A;B;C;D;a;b;c;d];
fac = [1 2 3 4; ...
    2 6 7 3; ...
    4 3 7 8; ...
    1 5 8 4; ...
    1 2 6 5; ...
    5 6 7 8];
P=patch('Faces',fac,'Vertices',vert,'FaceColor','r');  % patch function
material shiny;
hold off;
alpha(P,.0.5);
alphamap('rampdown');
hold on;

会显示一个长方体。

目录
相关文章
|
2月前
|
数据可视化 安全 机器人
MATLAB - 使用运动学 DH 参数构建机械臂
MATLAB - 使用运动学 DH 参数构建机械臂
47 0
|
3月前
|
传感器 算法
基于无线传感器网络的LC-DANSE波束形成算法matlab仿真
摘要: 此MATLAB程序对比了LC-DANSE与LCMV波束形成算法在无线传感器网络中的性能,基于SNR和MSE指标。测试在MATLAB 2022a环境下进行。核心代码涉及权重更新迭代,用于调整传感器节点权重以增强目标信号。LC-DANSE是分布式自适应算法,关注多约束条件下的噪声抑制;LCMV则是经典集中式算法,侧重单个期望信号方向。两者在不同场景下各有优势。程序结果显示SNR和MSE随迭代变化趋势,并保存结果数据。
|
算法 5G
m基于毫米波大规模MIMO系统的的混合GMD波束形成算法matlab误码率仿真
m基于毫米波大规模MIMO系统的的混合GMD波束形成算法matlab误码率仿真
204 0
|
算法 5G
智能超表面(RIS)辅助双功能雷达和通信波束形成设计(Matlab代码实现)
智能超表面(RIS)辅助双功能雷达和通信波束形成设计(Matlab代码实现)
316 0
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于MATLAB实现SMI波束形成与最优波束形成算法对比
基于MATLAB实现SMI波束形成与最优波束形成算法对比
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
自适应波束形成附Matlab代码
自适应波束形成附Matlab代码
自适应波束形成附Matlab代码
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于matlab实现任意阵列的常规波束形成
基于matlab实现任意阵列的常规波束形成
|
机器学习/深度学习 传感器 并行计算
基于Matlab模拟LCMV在多个来波方向约束下波束形成
基于Matlab模拟LCMV在多个来波方向约束下波束形成
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
基于Matlab模拟不同频率下宽度波束形成
基于Matlab模拟不同频率下宽度波束形成
|
传感器 算法
m基于16QAM的自适应波束形成matlab仿真
m基于16QAM的自适应波束形成matlab仿真
137 0
m基于16QAM的自适应波束形成matlab仿真

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面