matlab点云滤波代码（matlab点云处理）

今天给各位分享matlab点云滤波代码的知识，其中也会对matlab点云处理进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、怎么用MATLAB对点云数据处理
• 2、大家好，那位大哥帮我写个matlab陷波器的滤波代码啊！谢谢啊
• 3、在matlab中滤波
• 4、如何用matlab读取三维点云数据，麻烦大神能写出具体的代码
• 5、急！！在MATLAB下怎样处理点云
• 6、编写用均值滤波去噪的matlab程序，用两种方法实现.（重谢）

怎么用MATLAB对点云数据处理

1、meshlab支持的数据格式很多，选择一个简单的格式进行测试。

2、使用matlab去生成一个txt文档，其数据代表球体的一部分，代码。

3、运行后将生成所需的文件，其内部数据所示。

4、接下来是就是将数据导入Meshlab，该软件界面如下图。通过File-Import Mesh...导入数据。

5、选中刚刚用matlab生成的数据，点击Open.

6、对数据的格式，文档中每一行数据通过空格分割，因此选中空格。

7、设置完成后将将会看到点云的数据，所示。该数据和预期的一样，为球体的一部分。

大家好，那位大哥帮我写个matlab陷波器的滤波代码啊！谢谢啊

clf;clear;

%设置初值

f0=50;

Ts=0.001;

fs=1/Ts;

NLen=512;

n=0:NLen-1;

%陷波器的设计

apha=-2*cos(2*pi*f0*Ts);

beta=0.96;

b=[1 apha 1];

a=[1 apha*beta beta^2];

figure(1);

freqz(b,a,NLen,fs);%陷波器特性显示

x=sin(2*pi*50*n*Ts)+sin(2*pi*125*n*Ts);%原信号

y=dlsim(b,a,x);%陷波器滤波处理

%对信号进行频域变换。

xfft=fft(x,NLen);

xfft=xfft.*conj(xfft)/NLen;

y1=fft(y,NLen);

y2=y1.*conj(y1)/NLen;

figure(2);%滤除前后的信号对比。

subplot(2,2,1);plot(n,x);grid;

xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Input signal');

subplot(2,2,3);plot(n,y);grid;

xlabel('Time (s)');ylabel('Amplitude');title('Filter output');

subplot(2,2,2);plot(n*fs/NLen,xfft);axis([0 fs/2 min(xfft) max(xfft)]);grid;

xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Magnitude (dB)');title('Input signal');

subplot(2,2,4);plot(n*fs/NLen,y2);axis([0 fs/2 min(y2) max(y2)]);grid;

xlabel('Frequency (Hz)');ylabel('Magnitude (dB)');title('Filter output');

在matlab中滤波

交直流电抗器,功率电阻器,电力滤波器 专业,全面的产品和服务 021-51001653

摘要：传统的数字滤波器的设计过程复杂，计算工作量大，滤波特性调整困难，影响了它的应用。本文介绍了一种利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）快速有效的设计由软件组成的常规数字滤波器的设计方法。给出了使用MATLAB语言进行程序设计和利用信号处理工具箱的FDATool工具进行界面设计的详细步骤。利用MATLAB设计滤波器，可以随时对比设计要求和滤波器特性调整参数，直观简便，极大的减轻了工作量，有利于滤波器设计的最优化。本文还介绍了如何利用MATLAB环境下的仿真软件Simulink对所设计的滤波器进行模拟仿真。

关键词：数字滤波器 MATLAB FIR IIR

引言：

在电力系统微机保护和二次控制中，很多信号的处理与分析都是基于对正弦基波和某些整次谐波的分析，而系统电压电流信号（尤其是故障瞬变过程）中混有各种复杂成分，所以滤波器一直是电力系统二次装置的关键部件【1】。目前微机保护和二次信号处理软件主要采用数字滤波器。传统的数字滤波器设计使用繁琐的公式计算，改变参数后需要重新计算，在设计滤波器尤其是高阶滤波器时工作量很大。利用MATLAB信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）可以快速有效的实现数字滤波器的设计与仿真。

1 数字滤波器及传统设计方法

数字滤波器可以理解为是一个计算程序或算法，将代表输入信号的数字时间序列转化为代表输出信号的数字时间序列，并在转化过程中，使信号按预定的形式变化。数字滤波器有多种分类，根据数字滤波器冲激响应的时域特征，可将数字滤波器分为两种，即无限长冲激响应（IIR）滤波器和有限长冲激响应（FIR）滤波器。

IIR数字滤波器具有无限宽的冲激响应，与模拟滤波器相匹配。所以IIR滤波器的设计可以采取在模拟滤波器设计的基础上进一步变换的方法。FIR数字滤波器的单位脉冲响应是有限长序列。它的设计问题实质上是确定能满足所要求的转移序列或脉冲响应的常数问题，设计方法主要有窗函数法、频率采样法和等波纹最佳逼近法等。

在对滤波器实际设计时，整个过程的运算量是很大的。例如利用窗函数法【2】设计M阶FIR低通滤波器时，首先要根据（1）式计算出理想低通滤波器的单位冲激响应序列，然后根据（2）式计算出M个滤波器系数。当滤波器阶数比较高时，计算量比较大，设计过程中改变参数或滤波器类型时都要重新计算。

（1）

（2）

设计完成后对已设计的滤波器的频率响应要进行校核，要得到幅频相频响应特性，运算量也是很大的。我们平时所要设计的数字滤波器，阶数和类型并不一定是完全给定的，很多时候都是要根据设计要求和滤波效果不断的调整，以达到设计的最优化。在这种情况下，滤波器的设计就要进行大量复杂的运算，单纯的靠公式计算和编制简单的程序很难在短时间内完成设计。利用MATLAB强大的计算功能进行计算机辅助设计，可以快速有效的设计数字滤波器，大大的简化了计算量，直观简便。

2数字滤波器的MATLAB设计

2.1 FDATool界面设计

2.1.1 FDATool的介绍

FDATool（Filter Design Analysis Tool）是MATLAB信号处理工具箱里专用的滤波器设计分析工具，MATLAB6.0以上的版本还专门增加了滤波器设计工具箱（Filter Design Toolbox）。FDATool可以设计几乎所有的基本的常规滤波器，包括FIR和IIR的各种设计方法。它操作简单，方便灵活。

FDATool界面总共分两大部分，一部分是Design Filter，在界面的下半部，用来设置滤波器的设计参数，另一部分则是特性区，在界面的上半部分，用来显示滤波器的各种特性。Design Filter部分主要分为：

Filter Type（滤波器类型）选项，包括Lowpass（低通）、Highpass（高通）、Bandpass（带通）、Bandstop（带阻）和特殊的FIR滤波器。

Design Method（设计方法）选项，包括IIR滤波器的Butterworth（巴特沃思）法、Chebyshev Type I（切比雪夫I型）法、 Chebyshev Type II（切比雪夫II型） 法、Elliptic（椭圆滤波器）法和FIR滤波器的Equiripple法、Least-Squares（最小乘方）法、Window（窗函数）法。

Filter Order（滤波器阶数）选项，定义滤波器的阶数，包括Specify Order（指定阶数）和Minimum Order（最小阶数）。在Specify Order中填入所要设计的滤波器的阶数（N阶滤波器，Specify Order＝N-1），如果选择Minimum Order则MATLAB根据所选择的滤波器类型自动使用最小阶数。

Frenquency Specifications选项，可以详细定义频带的各参数，包括采样频率Fs和频带的截止频率。它的具体选项由Filter Type选项和Design Method选项决定，例如Bandpass（带通）滤波器需要定义Fstop1（下阻带截止频率）、Fpass1（通带下限截止频率）、Fpass2（通带上限截止频率）、Fstop2（上阻带截止频率），而Lowpass（低通）滤波器只需要定义Fstop1、Fpass1。采用窗函数设计滤波器时，由于过渡带是由窗函数的类型和阶数所决定的，所以只需要定义通带截止频率，而不必定义阻带参数。

Magnitude Specifications选项，可以定义幅值衰减的情况。例如设计带通滤波器时，可以定义Wstop1（频率Fstop1处的幅值衰减）、Wpass（通带范围内的幅值衰减）、Wstop2（频率Fstop2处的幅值衰减）。当采用窗函数设计时，通带截止频率处的幅值衰减固定为6db，所以不必定义。

Window Specifications选项，当选取采用窗函数设计时，该选项可定义，它包含了各种窗函数。

2.1.2 带通滤波器设计实例

本文将以一个FIR 滤波器的设计为例来说明如何使用MATLAB设计数字滤波器：在小电流接地系统中注入83.3Hz的正弦信号，对其进行跟踪分析，要求设计一带通数字滤波器，滤除工频及整次谐波，以便在非常复杂的信号中分离出该注入信号。参数要求：96阶FIR数字滤波器，采样频率1000Hz，采用Hamming窗函数设计。

本例中，首先在Filter Type中选择Bandpass（带通滤波器）；在Design Method选项中选择FIR Window（FIR滤波器窗函数法），接着在Window Specifications选项中选取Hamming；指定Filter Order项中的Specify Order＝95；由于采用窗函数法设计，只要给出通带下限截止频率Fc1和通带上限截止频率Fc2，选取Fc1＝70Hz，Fc2＝84Hz。设置完以后点击Design Filter即可得到所设计的FIR滤波器。通过菜单选项Analysis可以在特性区看到所设计滤波器的幅频响应、相频响应、零极点配置和滤波器系数等各种特性。设计完成后将结果保存为1.fda文件。

在设计过程中，可以对比滤波器幅频相频特性和设计要求，随时调整参数和滤波器类型，

以便得到最佳效果。其它类型的FIR滤波器和IIR滤波器也都可以使用FDATool来设计。

图1 滤波器幅频和相频响应（特性区）

Fig.1 Magnitude Response and Phase Response of the filter

2.2 程序设计法

在MATLAB中，对各种滤波器的设计都有相应的计算振幅响应的函数【3】，可以用来做滤波器的程序设计。

上例的带通滤波器可以用程序设计：

c=95; ％定义滤波器阶数96阶

w1=2*pi*fc1/fs;

w2=2*pi*fc2/fs; %参数转换，将模拟滤波器的技术指标转换为数字滤波器的技术指标

window=hamming(c+1); %使用hamming窗函数

h=fir1(c,[w1/pi w2/pi],window); ％使用标准响应的加窗设计函数fir1

freqz(h,1,512); ％数字滤波器频率响应

在MATLAB环境下运行该程序即可得到滤波器幅频相频响应曲线和滤波器系数h。篇幅所限，这里不再将源程序详细列出。

如何用matlab读取三维点云数据，麻烦大神能写出具体的代码

看是什么数据格式,有的可以直接load

比如这样的数据文件:

38.643 52.888 0.08600065

38.643 52.844 0.08600065

38.643 52.486 0.1420001

38.639 52.881 0.08600065

38.638 53.194 0.1860005

38.634 53.303 0.1070006

38.631 52.186 0.07900037

38.631 52.167 0.07900037

38.626 53.586 0.09600026

38.624 52.495 0.6620004

A = load('cloud3d.dat'); %读入数据

%x,y,z轴坐标

x=A(:,1);

y=A(:,2);

z=A(:,3);

scatter3(x,y,z); %散点图

[X,Y,Z]=griddata(x,y,z,linspace(min(x),max(x))',linspace(min(y),max(y)),'v4'); %构造坐标点

pcolor(X,Y,Z);

shading interp; %伪彩色图

fcontourf(X,Y,Z); %等高线图

figure,surf(X,Y,Z); %三维曲面

急！！在MATLAB下怎样处理点云

先分别把数据提取出来，X=[],Y=[],Z=[]，但这样的数据没法画三维图，你要再利用griddata 进行插值，然后画图。最后用contourf命令画云图。

编写用均值滤波去噪的matlab程序，用两种方法实现.（重谢）

方法一：filter2

clear all;

I=imread('lena.bmp');

%读入预处理图像

imshow(I)

%显示预处理图像

K1=filter2(fspecial('average',3),I)/255;

%进行3*3均值滤波

K2=filter2(fspecial('average',5),I)/255;

%进行5*5均值滤波

K3=filter2(fspecial('average',7),I)/255;

%进行7*7均值滤波

figure,imshow(K1)

figure,imshow(K2)

figure,imshow(K3)

方法二：双循环语句，移动平均法

%均值滤波

clc,clear;

f=imread('lena.bmp');

subplot(121),imshow(f),title('原图');

f1=imnoise(f,'gaussian',0.002,0.0008);

%subplot(222),imshow(f1),title('添加高斯噪声图');

k1=floor(3/2)+1;

k2=floor(3/2)+1;

X=f1;

[M,N]=size(X);

uint8 Y=zeros(M,N);

funBox=zeros(3,3);

for i=1:M-3

for j=1:N-3

funBox=X(i:i+3,j:j+3);

s=sum(funBox(:));

h=s/9;

Y(i+k1,j+k2)=h;

end;

end;

Y=Y/255;

subplot(122),imshow(Y),title('均值滤波');

实现图：

关于matlab点云滤波代码和matlab点云处理的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。