主要使用了matlab的meshgrid和mesh网格绘制三维数据函数。
matlab代码：
xi=-20:0.5:20;
yi=-20:0.5:20;
[x,y]=meshgrid(xi,yi);
z=(-x.^2-y.^2);
mesh(x,y,z);代码运行结果如图：
数值分析Matlab三维数据网格图
2017-12-13
1790
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
主要使用了matlab的meshgrid和mesh网格绘制三维数据函数。matlab代码：xi=-20:0.5:20;yi=-20:0.
目录
相关文章
|
2月前
|
算法
图形学
三维球体空间中光线反射模拟与三维点云提取matlab仿真
本项目使用MATLAB2022A模拟三维椭球体内光线反射并提取三维点云。通过设置椭球模型作为墙壁，根据几何光学原理计算光线在曲面上的反射路径，记录每次反射点坐标，生成三维点云图。核心代码实现多次反射的循环计算与绘图，并展示反射点的位置变化及其平滑处理结果。最终，通过光线追踪技术模拟真实场景中的光线行为，生成精确的三维点云数据，适用于计算机图形学和光学仿真领域。
138
27
27
|
2月前
|
算法
基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法，旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重，最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重，使算法更关注前一轮中被误分类的样本，从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行，展示了随着弱分类器数量增加，分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
213
13
13
|
4月前
|
存储
数据可视化
数据挖掘
使用Matlab绘制简单的二维与三维图形
【10月更文挑战第3天】本文详细介绍了如何在 Matlab 中绘制简单的二维和三维图形，包括曲线图、柱状图、散点图、网格图、表面图、等高线图、多边形填充图、切片图及矢量场等。文章提供了丰富的代码示例，如使用 `plot`、`bar`、`scatter`、`plot3`、`mesh`、`surf`、`contour` 等函数绘制不同类型图形的方法，并介绍了 `rotate3d`、`comet3` 和 `movie` 等工具实现图形的交互和动画效果。通过这些示例，读者可以轻松掌握 Matlab 的绘图技巧，并应用于数据可视化和分析中。
187
6
6
|
7月前
|
算法
基于kalman滤波的UAV三维轨迹跟踪算法matlab仿真
本文介绍了一种使用卡尔曼滤波(Kalman Filter)对无人飞行器(UAV)在三维空间中的运动轨迹进行预测和估计的方法。该方法通过状态预测和观测更新两个关键步骤，实时估计UAV的位置和速度，进而生成三维轨迹。在MATLAB 2022a环境下验证了算法的有效性（参见附图）。核心程序实现了状态估计和误差协方差矩阵的更新，并通过调整参数优化滤波效果。该算法有助于提高轨迹跟踪精度和稳定性，适用于多种应用场景，例如航拍和物流运输等领域。
507
12
13
|
7月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
基于改进K-means的网络数据聚类算法matlab仿真
**摘要：**
K-means聚类算法分析，利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和，优点在于简单快速，适合大数据集，但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限，提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值，计算距离代价，寻找最优聚类数。最终应用改进后的K-means进行聚类分析。
143
10
10
|
7月前
|
算法
数据可视化
图形学
网络通信系统的voronoi图显示与能耗分析matlab仿真
在MATLAB2022a中，该程序模拟了两层基站网络，使用泊松分布随机生成Macro和Micro基站，并构建Voronoi图。它计算每个用户的信号强度，选择最强连接，并分析SINR和数据速率。程序还涉及能耗计算，包括传输、接收、处理和空闲能耗的分析。Voronoi图帮助可视化网络连接和优化能源效率。
171
2
2
|
8月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据可视化
m基于PSO-LSTM粒子群优化长短记忆网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
在MATLAB 2022a中，应用PSO优化的LSTM模型提升了电力负荷预测效果。优化前预测波动大，优化后预测更稳定。PSO借鉴群体智能，寻找LSTM超参数（如学习率、隐藏层大小）的最优组合，以最小化误差。LSTM通过门控机制处理序列数据。代码显示了模型训练、预测及误差可视化过程。经过优化，模型性能得到改善。
135
6
6
|
8月前
|
机器学习/深度学习
算法
基于蛙跳优化的神经网络数据预测matlab仿真
使用MATLAB2022a，应用蛙跳优化算法（SFLA）调整神经网络权重，提升预测精度，输出预测曲线。神经网络结合输入、隐藏和输出层进行预测，蛙跳算法模仿蛙群觅食行为优化权重和阈值。算法流程包括蛙群初始化、子群划分、局部搜索及适应度更新，直至满足停止条件。优化后的神经网络能提升预测性能。
84
0
0
|
8月前
|
机器学习/深度学习
算法
m基于PSO-GRU粒子群优化长门控循环单元网络的电力负荷数据预测算法matlab仿真
摘要：
在MATLAB 2022a中，对比了电力负荷预测算法优化前后的效果。优化前为"Ttttttt111222"，优化后为"Tttttttt333444"，明显改进体现为"Tttttttttt5555"。该算法结合了粒子群优化（PSO）和长门控循环单元（GRU）网络，利用PSO优化GRU的超参数，提升预测准确性和稳定性。PSO模仿鸟群行为寻找最优解，而GRU通过更新门和重置门处理长期依赖问题。核心MATLAB程序展示了训练和预测过程，包括使用'adam'优化器和超参数调整，最终评估并保存预测结果。
83
0
0
|
8月前
|
机器学习/深度学习
算法
计算机视觉
基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM
这是一个基于MATLAB2022A的金融数据预测仿真项目，采用GUI界面，比较了CNN、BP、RBF和LSTM四种模型。CNN和LSTM作为深度学习技术，擅长序列数据预测，其中LSTM能有效处理长序列。BP网络通过多层非线性变换处理非线性关系，而RBF网络利用径向基函数进行函数拟合和分类。项目展示了不同模型在金融预测领域的应用和优势。
133
8
8
热门文章
最新文章
1
基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
2
基于AutoEncode自编码器的端到端无线通信系统matlab误码率仿真
3
基于排队理论的客户结账等待时间MATLAB模拟仿真
4
基于粒子群算法的网络最优节点部署优化matlab仿真
5
基于SOA海鸥优化算法的三维曲面最高点搜索matlab仿真
6
基于小波变换和峰值搜索的光谱检测matlab仿真,带GUI界面
7
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
8
一级倒立摆平衡控制系统MATLAB仿真,可显示倒立摆平衡动画,对比极点配置,线性二次型,PID,PI及PD五种算法
9
基于深度学习的路面裂缝检测算法matlab仿真
10
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
1
基于扩频解扩+turbo译码的QPSK图传通信系统matlab误码率仿真,扩频参数可设置
16
2
基于GA遗传算法的多机无源定位系统GDOP优化matlab仿真
22
3
基于小波变换和峰值搜索的光谱检测matlab仿真,带GUI界面
41
4
基于深度学习的路面裂缝检测算法matlab仿真
25
5
一级倒立摆平衡控制系统MATLAB仿真,可显示倒立摆平衡动画,对比极点配置,线性二次型,PID,PI及PD五种算法
31
6
基于SOA海鸥优化算法的三维曲面最高点搜索matlab仿真
48
7
基于FPGA的图像双线性插值算法verilog实现,包括tb测试文件和MATLAB辅助验证
114
8
基于排队理论的客户结账等待时间MATLAB模拟仿真
56
9
基于GWO灰狼优化的CNN-GRU-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
36
10
基于AutoEncode自编码器的端到端无线通信系统matlab误码率仿真
102