分形树生成算法研究及其MATLAB实现

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Matlab分形植物模拟

Matlab分形植物模拟

统实际上是字符串重写系统 。即把字符 串解释成图形 ,于是只要能生成字符 串,也就等于生成了图形。从

个初始串 ( 叫做公理 ) 记为 开始 ,将生成规则 P多次作用于其上 ,最后产生一个较长的命令串,用
对于 L系统可以用较复杂的图形解释 ,在除了模拟植物分支拓扑结构外 ,还要加上线段长度和转角等
2 分形植 物模 拟
L 系统用于植物结构绘制 ,比如一棵树 ,它是分支结构 ,即一根树干带大量的分枝 ,每个分枝都有一 个终点 ,是一种一个起点多个终点的图形 。这就意味着在某一运算中 ,当画到一个分枝的尽头时画笔必须
退回来再画其它结构 ,即产生一种所谓进退操作。该操作符号是一对方括号[ ] . ,方括号中是 3个简单符
ed n
i r ; odo f u e h l n; g
o k :n () f 1eghS; r= l
si h O ; wt , cs )
c . F’ a e’  ̄
p tz +x ( A ]' e dh 2; l (, epi ),n w t’) o [z l i , i
置向前移一步 ,步长为 h ,但不画线 ;+ :从当前方 向逆时针转一个给定的角度 ; 一 :从 当前方向顺时 针转一个给定的角度 ; l 原地转向 10 ; : uh : 8。 [ P s ,将龟行图当前状态压进栈 (t k ; : o ,将图形 s c )] P p a 状态重置为栈顶的状态 ,并去掉该栈中的内容 ; :记录状态 的方向; : A z 记录 当前 的位置。
号 ,即 F+ 。当执行完方括号中的指令后 , ,, 一 画笔 回到方括号 “ 【 ”前的位置并保持原方 向不变。设公理 W: F ;生成规则 P F— F ++ — — ] + + ] : F 【 F F 卜F F F;角度增量 口 2 。 F 一 :2 . 。在公理 中,从起点往上两步后 ,先后 5

基于分形的树木生长建模方法

基于分形的树木生长建模方法

基于分形的树木生长建模方法摘要:针对树木生长建模的复杂性和挑战性,采用分形的方法对树木的生长过程进行建模。

根据树木枝干和叶片的自然生长特点,模拟叶片的生长过程,采用分形的算法生成树木的主要枝干,并采用Logistic模型模拟树木的生长过程。

通过改变树叶的大小、树的深度、弯曲度以及树的大小等参数实现交互式动态生长模型,能够较为逼真地展现树的生长过程。

关键词:植物建模;分形;交互式;生长预测0 引言虚拟自然场景是计算机图形学研究领域中一个富有挑战性的课题。

树木是自然场景的重要组成部分,目前针对植物形态结构的建模在很多方面得到了应用,例如在园林设计、影视艺术造型、计算机游戏等领域。

植物的生长模型是通过预测算法对植物的生长过程进行模拟,可以比较真实地展现植物的生长变化过程。

由于植物形态结构变化的复杂性,对其进行模拟困难较大,也是植物建模领域的研究热点之一。

本文采用分形算法对树木的生长进行模拟。

1 植物建模相关工作随着计算机图形学技术的不断发展,植物形态发生模型得到越来越多的关注,成为图形学研究的热点方向之一。

目前最常用的方法是分形和L系统以及近几年出现的交互式建模方法。

1.1 分形方法分形理论是近年来飞速发展的数学分支,它的研究对象是自然界和非线性系统中出现的不光滑和不规则的几何形体,实现的方法主要有迭代函数系统(IFS)、分枝矩阵、粒子系统、A系统等。

分形树是分形中的一个重要分支,是一个典型的具有自相似特点的分形问题。

由于受气候、土质、日照等客观因素的影响,每个树枝的倾斜角度和长度千差万别,所以自然界中树木具有的自相似不是绝对的自相似,在建模过程中需要增加相关的控制参数。

1.2 L系统方法L系统是由美国生物学家ARISTID LINDENMAYER 在1968年提出的并行重写系统。

它是一种描述植物形态和生长的有效方法。

用符号空间中的一个字符序列来解析、模拟植物的自组织、自增殖的行为,类似于自动机理论,是一种重写系统,应用初始条件和替换规则,经过有限次迭代生成字符串序列,对字符串序列进行解释就可以形成复杂的图形。

Newton分形的原理及Matlab实现

Newton分形的原理及Matlab实现

Newton分形的原理及Matlab实现作者:张健徐聪全付勇智来源:《电脑知识与技术》2009年第24期摘要:详细推导了复平面上Newton迭代法的原理和计算公式,用MATLAB编制程序实现了Newton迭代算法,得到了一些奇异、绚丽的分形图形。

对《数学实验》课程有一定的参考价值。

关键词:Newton迭代法;分形;Matlab;数学实验中图分类号:TP312文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)24-6997-03The Principles of Newton Fractal and it's Realization Using MATLABZHANG Jian, XU Cong-quan, FU Yong-zhi(Department of Basic Courses, Southwest Forestry College, Kunming 650224, China)Abstract: The Principles and formulas of Newton fractal was explained,fractal graphics of Newton iteration was created using Matlab.Key words: newton iteration; fractal; Matlab; mathematical experimental分形是非线性科学的一个重要分支,应用于自然科学和社会科学的众多领域。

其中,分形图形以其奇异、绚丽多彩的特点,广泛应用于纺织印染、广告设计、装潢设计、计算机美术教学等领域[1]。

很多分形图形都是用迭代的方式实现的,Newton迭代法就是其中的一种。

由Newton迭代法产生的分形图形称为Newton分形[2]。

很多文献都对Newton分形进行了介绍,但都没有详细的计算公式和算法说明,读者很难编制相应程序。

本文详细介绍了复平面上Newton迭代法的原理和计算公式,设计了相应的实现算法,并用Matlab编制程序实现了Newton分形的绘制,生成了一些奇异、瑰丽的分形图形。

基于L系统的三维分形树仿真

基于L系统的三维分形树仿真

o引言
分形,通常被定义为'一个粗糙或零碎的几何形状,可以 分成数个部分,且每一部分都是整体缩小后的形状”,即具有 自相似的性质S畫分形技术通常用来在计算机上模拟出自 然界中具有非规则生长特性的植物。分形几何的概念是美 籍法国数学家曼德布罗[3]首先提出的,最初分形图的计算机 绘制也只是停留在二维平面,后来,一个分形体爱好者丹尼 尔•怀特提出一个大胆的方法,创造出令人称奇的3D分形影 像⑷,并将它们命名为芒德球。本文在Matlab平台上利用L 系统算法实现了三维虚拟场景的树木仿真,有效的展示了树 木的生长和拓扑结构。
龟形的当前状态由一个三元组(x,y,a)⑫讷来定义,其 中笛卡儿坐标(X, y)表示海龟的位置,角度a为海龟的前进 方向,可以解释为海龟面对的方向。给出步长d和角度的增量 sita,海龟根据不同符号所代表的命令做出反应。
上面讲述的龟形解释是二维的,它可方便地扩展到三维 空间,要对字符串进行三维龟图解释,关键是用三个向量H, L和U来表示空间龟的当前方位[14'15'161. H、L、U分别为龟 头的指向、左方、上方,这些向量具有单位长度且方向正交, 即满足方程HXL=U。龟的旋转可表示为方程:(H, L, U)= (H, L, U) R[17],其中R是3X3的旋转矩阵。以下分别是绕 矢量U、L和H旋转a的旋转矩阵酋创:
图]JSP+Servl et+JavaBean 模式
MVC(Model> View、 Controller)是非常典型的三 层分层技术,Model是业务逻辑层,View是表示层, Controller是用来调度其他两层,将MVC模式具体化,如 JSP+Servlet+JavaBean<,其中JavaBean既可以作为数据模型 来封装业务数据,也可以作为业务逻辑模型来包含应用的业 务,根据收到控制器传来的请求,执行特定的业务逻辑处理, 返回执行结果。JSP则作为视图层,负责提供未用户展现数 据,提交用户请求,Servlet贝!]作为控制器,接受用户的请求, 将请求中的数据,转化为业务模型中的数据模型,同时根据 业务执行结果来选择要返回的视图。具体模式如下图1所示。

matlab精细树分类器原理

matlab精细树分类器原理

matlab精细树分类器原理MATLAB精细树分类器原理引言在机器学习领域中,分类问题是一项重要的任务。

为了解决这个问题,MATLAB提供了强大的精细树分类器。

本文将从浅入深地解释MATLAB精细树分类器的原理。

什么是精细树分类器精细树分类器是一种基于决策树的机器学习分类模型。

它通过对样本数据进行学习和训练,构建决策树模型,从而对未知数据进行分类。

决策树模型决策树是一种树状结构,每个内部节点表示一个特征,每个叶子节点表示一个类别。

通过从根节点到叶子节点的路径,决策树可以对输入数据进行分类或回归预测。

特征选择决策树的构建过程中需要选择合适的特征作为节点。

MATLAB精细树分类器使用多种特征选择方法,如信息增益、基尼系数等。

这些方法通过计算特征对于分类结果的重要性,选择最佳的特征作为节点。

树的构建在选择好特征后,决策树的构建可以通过递归地划分数据集来完成。

MATLAB精细树分类器采用二叉树结构,根据选择的特征将数据集划分为左右子集,然后对子集进行相同的操作,直到达到停止条件。

停止条件可以是节点中的样本数小于阈值或特征选择的准确度达到要求。

精细树分类器的训练和测试训练精细树分类器的训练是通过对已有的标记数据进行学习来构建决策树模型。

MATLAB提供了训练函数,可以根据输入的训练数据集和相应的标记值进行训练。

测试训练完成后,可以使用测试数据对精细树分类器进行验证。

将测试数据输入分类器,得到分类结果,并与实际标记值进行对比,计算分类的准确率、精确度和召回率等指标,评估分类器的性能。

精细树分类器的优缺点优点•精细树分类器具有可解释性强的优点,易于理解和解释分类结果。

•对于具有大量特征的数据集,精细树分类器能够自动选择重要的特征,提高分类效果。

•精细树分类器能够处理离散和连续数据,具有较好的灵活性。

缺点•精细树分类器容易过拟合,特别是在处理高维数据和噪声数据时。

•对于缺失数据的处理能力有限。

•当数据集中某些特征的取值范围较大时,精细树分类器容易出现偏差问题。

matlabKruskal最小生成树算法

matlabKruskal最小生成树算法

matlabKruskal最小生成树算法clear all;clc;a = rand(100,100);%随机生成100*100的方阵graph_adjacent = (a+a')/2;len = length(graph_adjacent);%计算图中的顶点数temp = graph_adjacent;%将原图内容拷贝到temp中,以防对原图做改动superedge = zeros(len-1,2);%用于保存生成最小生成树的边i = 1;%指向superedge的下标for j = 1:lentag(j) = j;%关联标志初始化,将每个顶点的关联标志设为其本身end;%以下的循环完成kruskal算法ticwhile(superedge(len-1,1)==0)[Y,I] = sort(temp);%将temp的每列按从小到大排序,数组Y保存temp 排序后的结果,I中保存相应结果对应的在temp中的下标cost_min = min(Y(1,:));%找出权值最小的边index = find(Y(1,:)==cost_min);%找出权值最小的边对应的顶点index = index(1);%一条边对应两个节点,且不同的边的权值可能一样,这里为了方便处理人为规定了顺序,取标号最小的顶点进行处理anotherpoint = I(1,index);%找到该边对应的另一个顶点%将该边对应的权值修改为最大,防止该边在下次循环中再次被选为最优边temp(index,anotherpoint)=100;temp(anotherpoint,index)=100;if(tag(anotherpoint)~=tag(index))%当两个点不属于一个连通集时,这两个点之间的边为最小生成树的边superedge(i,:)=[index,anotherpoint];%将其加入最小生成树的边集中i=i+1;%下标加1%下面的语句的作用是将两个连通分支变成一个连通分支,即tag 值一样for j=1:len %以index的tag值为标准if((tag(j)==tag(anotherpoint))&&(j~=anotherpoint))%遍搜tag数组,先将和anotherpoint tag值一样的点的tag值变为index 的tag值tag(j)=tag(index);endendtag(anotherpoint)=tag(index);%将anotherpoint的tag值变为index的tag值endendtoc%s=0;for ii=1:len-1k=sprintf('最小生成树第%d条边:(%d,%d),权值为%d',ii,superedge(ii,1),superedge(ii,2),graph_adjacent(superedg e(ii,1),superedge(ii,2)));%格式化字符串disp(k);%显示disp(' ');%空一行%s=s+graph_adjacent(superedge(ii,1),superedge(ii,2)); %求最小生成树的代价end%显示最小生成树的代价%disp('最小生成树的总代价为:') %disp(s);。

分形曲线及matlable算法

分形曲线及matlable算法

分形曲线及matlable算法0 koch分形曲线在线演示从一条直线段开始,将线段中间的三分之一部分用一个等边三角形的两边代替,形成山丘形图形如下在新的图形中,又将图中每一直线段中间的三分之一部分都用一个等边三角形的两条边代替,再次形成新的图形如此迭代,形成koch 分形曲线。

算法分析:由一条线段产生四条线段,故算法中由n 条线段迭代一次后将产生 4n 条线段。

算法针对每一条线段逐步进行,将计算新的三个点。

第一个点位于线段三分之一处,第三个点位于线段三分之二处,第二个点以第一个点为轴心,将第一和第三个点形成的向量正向旋转 60 0 而得。

正向旋转由正交矩阵实现。

MATLAB 程序如下clearp=[0 0;10 0];n=1;A=[cos(pi/3) -sin(pi/3);sin(pi/3) cos(pi/3)];for k=1:5j=0;for i=1:nq1=p(i,:);q2=p(i+1,:);d=(q2-q1)/3;j=j+1;r(j,:)=q1;j=j+1;r(j,:)=q1+d;j=j+1;r(j,:)=q1+d+d*A';j=j+1;r(j,:)=q1+2*d;endn=4*n;clear pp=[r;q2];endplot(p(:,1),p(:,2))koch分形图片flash制作源代码第一祯die=4;bi=1color=0x000000alpha=100stop();第二祯_root.createEmptyMovieClip("koch",1); a=new Array(1025); b=new Array(1025);c=new Array(1025);d=new Array(1025);l=0;n=1;a[1]=100;b[1]=200;a[2]=500;b[2]=200;c[1]=100;d[1]=200;c[2]=500;d[2]=200;for(m=1;m<=die;m++){j=0;with(_root.koch){for(k=1;k<=n;k++){x1=c[k];y1=d[k];x2=c[k+1];y2=d[k+1];j=j+1;a[j]=x1;b[j]=y1;j=j+1;a[j]=x1+(x2-x1)/3;b[j]=y1+(y2-y1)/3;j=j+1;a[j]=x1+(x2-x1)/3+((x2-x1)/3)*Math.cos(Math.PI/3)-((y2-y1)/3)*Math.sin(Math.PI/3); b[j]=y1+(y2-y1)/3+((x2-x1)/3)*Math.sin(Math.PI/3)+((y2-y1)/3)*Math.cos(Math.PI/3);j=j+1;a[j]=x1+2*(x2-x1)/3;b[j]=y1+2*(y2-y1)/3;j=j+1;a[j]=x2;b[j]=y2;l=j;}for(j=1;j<l;j++)< bdsfid="152" p=""></l;j++)<>{if(a[j]==a[j+1]&&b[j]==b[j+1]){ g=j;for(;j<l;j++)< bdsfid="156" p=""></l;j++)<>{a[j]=a[j+1];b[j]=b[j+1];}j=g+1;}}y=l;for(f=1;f<=y;f++){c[f]=a[f];d[f]=b[f];}}n=4*n;}第三祯//k1=1;i=1;_root.koch.onEnterFrame=function() {with(_root.koch){ //for(;i<=k1*10&&i<=y;) {lineStyle(bi,color,alpha);moveTo(c[i-1],450-d[i-1]);lineTo(c[i],450-d[i]);trace(i-1);trace(d[i-1]);i++;}//k1++;if(i>=y){delete _root.koch.onEnterFrame;}}}第四祯_root.koch.clear();stop();1 矩形分形曲线1在线演示顶部从一条直线段开始,将线段中间的三分之一部分用一个正方形的三边代替,形成几字形图形如下在新的图形中,又将图中每一直线段中间的三分之一部分都用一个正方形的三边代替替,再次形成新的图形如此迭代,形成矩形分形曲线 1 。

多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解与Matlab实现

多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解与Matlab实现

多级树集合分裂(SPIHT)算法的过程详解与Matlab实现上星期我们讨论了EZW算法,很高兴收到了一些朋友的email,对算法进行探讨、交流。

这也是我开这个博客的源动力之一,学习就应该开诚布公、交流互助,在探讨中加深对所学知识的理解和掌握。

在弄懂了EZW算法原理并用Matlab实现后,我继续学习EZW的改进算法。

至今有一周的时间没更新博客、写新文章了,其实就是把时间用在EZW的一个改进算法——多级树集合分裂(Set Partitioning in Hierarchical Trees, SPIHT)算法的研究和Matlab实现。

由于EZW是SPIHT的基础,所以在EZW算法的Matlab代码的基础上,我很快就完成了SPIHT的代码编写,但最痛苦的是一开始没吃透算法原理,程序在初始分集上出了错,调试了两天找不出根本问题,昨天从头再看一次算法原理,才发现问题所在……呵呵,小小的粗心就耽搁了我两三天的时间和精力!问题解决后,就编写程序注释了,上次EZW算法的代码都没写注释,让大家看着辛苦,不好意思哦!好,接下来就开始讨论SPIHT 算法的原理,然后给出具体的Matlab代码。

一、SPIHT算法与EZW算法EZW算法是一种基于零树的嵌入式图象编码算法,虽然在小波变换系数中,零树是一个比较有效的表示不重要系数的数据结构,但是,在小波系数中还存在这样的树结构,它的树根是重要的,除树根以外的其它结点是不重要的。

对这样的系数结构,零树就不是一种很有效的表示方法。

A.Said和W.A.Pearlman根据Shapiro零树编码算法(EZW)的基本思想,提出了一种新的且性能更优的实现方法,即基于多级树集合分裂排序(Set Partitioning in Hierarchical Trees, SPIHT)的编码算法。

它采用了空间方向树(SOT:spatial orientation tree)、全体子孙集合D(i,j)和非直系子孙集合L(i,j)的概念以更有效地表示上述特征的系数结构,从而提高了编码效率。

Matlab中求解最小生成树

Matlab中求解最小生成树

数学建模——Matlab中求解最小生成树关键词:Matlab、最小生成树、破圈法、避圈法、运筹学要求:选择一道编程题自己独立完成,必须自己编写源代码,不能从网上下载。

先编写算法的通用程序,然后以例子运行,论文内容包括程序代码、程序说明、例子运行结果,最终程序文件连同论文一起发至e-mail,便于老师运行程序是否正确。

编程使用C或MATLAB。

选择题目:编写实现生成树、最小生成树的程序(包括避圈法、破圈法)。

题目分析:本题要求编写实现生成树、最小生成树的程序,首先来了解一下关于关于生成树的概念:1、树的概念:树是无向图的特殊情况,即对于一个N个节点的无向图,其中只有N-1条边,且图中任意两点间有且只有一条路径,即图中不存在环,这样的图称为树。

2、生成树的概念:对于一个无向连通图G=(V,E),其中V代表顶点,E代表边,对它做一次遍历,每个节点经过一次,那么图中的N个节点再加上遍历过程中经过的N-1条边所构成的子图就是图G的一个生成树。

3、最小生成树的概念:对于一个无向连通图G=(V,E),给它的每条边(u,v)赋一个权值w(u,v)。

若图G 的生成树不止一个,那么其中包含的N-1条边的权值之和的最小的生成树就是图G的最小生成树。

4、关于运筹学中最小生成树有2种不错的算法,即避圈法和破圈法,下面来看一下求解最小生成树的算法:先看一下图示法表示的最小生成树:<1>避圈法求解上面无向带权连通图的基本步骤是:每步从未选的边中选取边e,使它与已选边不构成圈,且e是未选边中的最小权边,直到选够n-1条边为止。

<2>破圈法基本思想如下:(1) 每次从图中选取任意一个圈, 然后去掉该圈中权值最大的边(如果存在多条相同权值的最大边,可以任意选择一条去掉即可) 使之不构成圈.(2) 重复上述过程. 直到图中不再含圈且所有顶点均包含在图中为止, 就构成最小生成树.它的算法图解如下:5、我们在用matlab程序求解最小生成树的时候需要用到无向图的邻接矩阵,首先来了解一下邻接矩阵的概念。

浅析MATLAB环境下分形图形的生成

浅析MATLAB环境下分形图形的生成

浅析MATLAB环境下分形图形的生成
马洪强
【期刊名称】《《上海视觉》》
【年(卷),期】2017(000)002
【摘要】分形理论作为新兴的数学分支,具有十分广泛的应用前景。

用计算机绘制的分形图形,其应用价值具有现实意义。

本文以Koch曲线为例,阐述递归算法的分形图形生成的基本步骤,列举了经典分形实例,通过举例来说明MATLAB环境下向量化程序分形实现,并设计出向量式随机分形程序,使得分形图形富有变化。

【总页数】7页(P17-23)
【作者】马洪强
【作者单位】[1]上海视觉艺术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP311.1
【相关文献】
1.Matlab下仿真的可视化设计和可执行程序的生成研究 [J], 余斌;唐建国
2.DOS环境下Foxpro菜单生成器浅析 [J], 徐盛岩
3.MATLAB环境下数据驱动故障检测工具箱设计 [J], 郭锦平;边若鹏
4.抗血管生成药物Endostantin作用下实体肿瘤血管生成的数值模拟:考虑基质力学环境及血管生成抑素的影响 [J], 蔡彦;吴洁;古娜;张洪一;曹金凤;许世雄;龙泉;柯林斯
5.新媒介环境下的“网络赋名”与“官方命名”——场域视域下的舆论生成分析[J], 高宪春
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基于MATLAB实现分形图形的绘制论文

基于MATLAB实现分形图形的绘制论文

目录前言 (1)第一章 MATLAB介绍 (2)1.1 MATLAB简介 (2)1.2 MATLAB语言 (2)1.2.1 创建向量、向量元素的访问: (2)1.2.2 创建矩阵、矩阵元素的访问 (3)1.2.3 流程控制 (4)1.3 MATLAB语言的传统优点 (5)第二章分形入门知识 (6)2.1 分形理论 (6)2.2 分形几何观及其应用 (7)第三章 Koch雪花的绘制 (7)3.1 von Koch曲线简介 (8)3.2 Koch雪花算法设计 (8)第四章 Frac_tree绘制 (11)第五章 Mandelbort集的绘制 (12)5.1 Mandelbort集简介 (13)5.2 Mandelbort集算法设计 (13)第六章 Julia集的绘制 (17)6.1 Julia集简介 (18)6.2 Julia集的算法设计 (18)6.3 Julia集与Mandelbort集 (20)第七章花篮簇的绘制 (22)总结 (23)主要参考文献: (23)前言分形是描述不规则几何形态的有力工具。

不言而喻,不规则的几何形态在我们的周围处处可见,诸如花草、山脉、烟云、火焰等举目皆是。

至于微观世界的复杂物质结构,宏观世界浩瀚天体的演变,更展现出了层出不穷的不规则几何形态,它们往往都是分形几何的研究对象。

大自然向人类展示其美丽多变形态的同时,也提出了难以回答的询问:怎样描述复杂的自然表象?恰恰是分形几何学,它把自然形态看作是具有无限嵌套层次的精细结构,并且在不同的尺度下保持某种相似的属性,于是在变换与迭代中得到描述自然形态的有效方法。

分形的研究离不开计算机。

如果不是计算机图形图像处理功能的增强,不能想象怎样才能直观地看到Julia集和Mandelbort集的精细结构,更不能想象可以产生具有无限细结的自然景物和高度真实感的三维动画。

反过来,分形理论与方法又极大地丰富了计算机图形学内容,甚至分形的思想会在计算机科学的发展上产生一定的影响。

MATLAB生成分形树

MATLAB生成分形树
1
p2
0.9
0.8
0.7
q2
0.6
q3 q1
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
0 -0.5
-0.4
-0.3-0.2-源自.10p10.1
0.2
0.3
0.4
0.5
分形树
MATLAB程序: • • • r(i,:)=q3;i=i+1; %矩阵r的第六行存储点q3 r(i,:)=q3;i=i+1; %矩阵r的第七行存储点q3 q4=q3+d*A;
levy曲线
-0.4
-0.3
-0.2
-0.1
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
分形树
MATLAB程序:
• p=[0 0;0 10]; n=2; %初始节点为2
•plot(p(:,1),p(:,2), 'k'); •Hold on;%图形保持 •A=[cos(pi/6) -sin(pi/6);sin(pi/6) cos(pi/6)]; •for k=1:4 • i=1; • for j=1:2:n • p1=p(j,:);p2=p(j+1,:);
levy曲线
MATLAB程序: •r(i,:)=q1;i=i+1; • r(i,:)=q1;i=i+1; • r(i,:)=p2;i=i+1; • end •n=n*2;p=r; •end •for m=1:2:n • plot([p(m,1) p(m+1,1)],[p(m,2) p(m+1,2)],'k'); • hold on; •end •axis equal

Matlab在分形中的应用研究

Matlab在分形中的应用研究

Matlab在分形中的应用研究作者:金能智者建武文洮杨博超李葆光来源:《科技创新导报》2017年第02期摘要:Matlab具有强大的科学运算和灵活的程序设计,可提供高质量的图像可视化,已经在很多领域得到广泛应用。

分形是非线性科学的重要分支,分形几何学却具有尺度上的对称性,分型图形是计算机图形学和分形理论相结合的产物。

该文利用Matlab强大的编程工具和图形显示功能实现Cantor集、Koch曲线、分形树图形,这对数学类、计算机图形学和相关专业类研究人员有一定的参考价值。

关键词:分形 Matlab Cantor集 Koch曲线中图分类号:TP312 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2017)01(b)-0105-02Matlab是矩阵实验室(Matrix Laboratory)的简称,是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

Matlab提供了强大的科学运算、灵活的程序设计、高质量的图像可视化以及便捷地与其他程序和语言接口的功能[1,2]。

目前,Matlab已经应用到很多科研领域,如,生物信息学[3]、统计学[4]、信号处理[5]、小波分析[6]等。

分形(Fractal)是非线性科学的一个重要分支,应用于自然科学和社会科学的众多领域[7-9]。

1973年,数学家Mandelbrot在法兰西学院讲课时,首次提出了分形的思想。

他给分形下的定义就是:一个集合形状,可以细分为若干部分,而每一部分都是整体的精确或不精确的相似形。

分形的基本特征是具有标度不变性。

其研究的图形是非常不规则和不光滑的,已失去了通常的几何对称性。

但是,在不同的尺度下进行观测时,分形几何学却具有尺度上的对称性或称标度不变性。

分形图形是计算机图形学和分形理论相结合的产物,在电脑模拟研究具有分形特征物体的图像。

分形的计算机生成问题具有明显的挑战性,它使传统数学中无法表达的形态(如,山脉、花草等)得以表达。

结构函数法计算分形维数的matlab程序代码_概述说明

结构函数法计算分形维数的matlab程序代码_概述说明

结构函数法计算分形维数的matlab程序代码概述说明1. 引言1.1 概述本文旨在介绍结构函数法用于计算分形维数的Matlab程序代码的实现过程。

分形维数是一种用于描述不规则对象复杂度和粗糙度的数学概念,具有广泛的应用领域,包括图像处理、地质学、生物学等。

结构函数法是一种常用的计算分形维数的方法,通过对信号数据进行结构函数的计算和分析来获取其分形特征。

1.2 文章结构本文首先介绍了文章的背景和目标,概述了结构函数法计算分形维数的基本原理和流程。

然后详细介绍了Matlab程序代码的实现步骤和方法。

接着通过实际案例验证了程序代码的准确性,并进行了结果展示和分析。

最后总结文章所取得的主要研究成果,并提出存在问题与改进方向以及后续研究展望。

1.3 目的本文旨在提供一个完整而详尽的指南,帮助读者理解并掌握使用结构函数法计算分形维数的Matlab程序代码编写与实现过程。

通过该程序代码,读者可以快速而准确地计算各种信号数据的分形维数,并据此分析其复杂度和粗糙度特征。

本文的目标是为读者提供一个清晰、可操作的实践指南,以便他们能够在相关领域开展深入研究和应用。

2. 结构函数法计算分形维数2.1 分形维数简介分形维数是衡量分形结构复杂度的一种重要指标,用于描述物体在不同尺度下的自相似性。

在自然界和工程领域中,很多现象都具有分形特征,如云朵、山脉、树枝等。

分形维数可以帮助我们理解和研究这些复杂系统。

2.2 结构函数法原理结构函数法是一种常用的计算分形维数的方法。

其基本思想是通过测量数据集在不同尺度范围内的方差来估计分形维数。

首先,将原始数据按照一系列长度为r 的间隔进行划分,并计算每个间隔内数据值之差的平方和作为方差。

然后,对所有间隔长度r对应的方差进行统计处理,得到一个关于尺度r的函数D(r)。

最后,通过对D(r)进行线性回归拟合或使用其他方法来估计数据集的分形维数。

2.3 数据预处理在应用结构函数法计算分形维数之前,需要对原始数据进行预处理。

分形插值算法和MATLAB实验分析

分形插值算法和MATLAB实验分析

一,分形插值算法——分形图的递归算法1,分形的定义分形(Fractal)一词,是法国人B.B.Mandelbrot 创造出来的,其原意包含了不规则、支离破碎等意思。

Mandelbrot 基于对不规则的几何对象长期地、系统地研究,于1973 年提出了分维数和分形几何的设想。

分形几何是一门以非规则几何形状为研究对象的几何学,用以描述自然界中普遍存在着的不规则对象。

分形几何有其显明的特征,一是自相似性;分形作为一个数学集合, 其内部具有精细结构, 即在所有比例尺度上其组成部分应包含整体, 而且彼此是相似的。

其定义有如下两种描述:定义 1如果一个集合在欧式空间中的 Hausdorff 维数H D 恒大于其拓扑维数r D ,则称该集合为分形集,简称分形。

定义 2组成部分以某种方式与整体相似的形体叫分形。

对于定义 1 的理解需要一定的数学基础,不仅要知道什么是Hausdorff 维数,而且要知道什么是拓扑维数,看起来很抽象,也不容易推广。

定义 2 比较笼统的说明了自然界中的物质只要局部和局部或者局部和整体之间存在自相似性,那么这个物质就是分形。

正是这一比较“模糊”的概念被人们普遍接受,同时也促进了分形的发展。

根据自相似性的程度,分形可分为有规分形和无规分形。

有规分形是指具有严格的自相似的分形,比如,三分康托集,Koch 曲线。

无规分形是指具有统计意义上的自相似性的分形,比如,曲折的海岸线,漂浮的云等。

本文主要研究有规分形。

2. 分形图的递归算法2.1 三分康托集1883 年,德国数学家康托(G.Cantor)提出了如今广为人知的三分康托集。

三分康托集是很容易构造的,然而,它却显示出许多最典型的分形特征。

它是从单位区间出发,再由这个区间不断地去掉部分子区间的过程构造出来的(如图2.1)。

其详细构造过程是:第一步,把闭区间[0,1]平均分为三段,去掉中间的 1/3 部分段,则只剩下两个闭区间[0,1/3]和[2/3,1]。

基于L系统的三维分形植物的算法及实现

基于L系统的三维分形植物的算法及实现

BC 引言Leabharlann 植物是自然界最常见的景物, 其形状各异, 长势千姿百 态, 且结构特征性很强。鉴于植物化石研究工作、 建筑物的 配景、 视景仿真的需要, 须采用计算机生成逼真的植物图形。 但由于植物种类繁多, 形态各异, 以及它们结构的不规则性 和拟相似性, 给研究者提出很多难题。同时就当前的虚拟现 实技术而言, 不规则形体建模也是一个难点。而近年来飞速 发展起来的分形理论能较好地解决不规则形态物体的仿真 建模问题, 尤其对树类植物、 山、 水、 云等自然景观尤为适用。 将分形理论和虚拟现实技术结合起来可以生成逼真, 复杂的 自然景物。 利用分形进行植物的模拟方法有多种, 如迭代函数系统 ( U5;) 、 0 $ 系统等。前者通过选定若干仿射变换, 将整体形 态变换到局部, 并将这一过程迭代进行下去, 直到得到满意 的造型。U5; 是一套在理论上非常完美的系统。但是在植物
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二维分形树木IFS生成

二维分形树木IFS生成

二维分形树木IFS生成●引言用计算机构造和绘制具有高度真实感的虚拟自然场景是图形学的富有挑战性的一个研究目标,传统的图形学在描述树木这一类复杂景物时,往往显得无能为力。

所以,对树木植物等非规则的自然景物的计算机生成技术的研究,自80年代开始,逐渐成为计算机图形学领域的热点之一。

分形方法是根据植物的形态结构,利用了描述具有自相似(self-similarity)的数学功能来表现植物生长的拓扑及形态结构。

实现分形几何建模的方法主要包括迭代函数系统(Iterated Function System,IFS)、分枝矩阵(RamificationM atrix〕、粒子系统(PartialS ystem)` ,正规文法方法, A系统(A-system)等。

●课题内容及技术路线本课题以分形技术为基础,对二维不规则树木的构造及着色。

力求做到真实。

具体内容如下:基于分形图形原理,依据自然树木的分枝模式,构造了二维分形树木的IFS生成算法。

由此生成不同形态,不同分枝模式的二维树木。

根据概率方面的统计对树木进行染色。

改变以往用IFS只能生成灰度图形树木的缺点。

同时为了防止生成的树木的叶子颜色单一化,在生成的过程中引入随机变量让叶子的颜色在一定范围内波动,以求更加接近真实。

通过修改彷射变换系数,改变树木的形态;修改树木的x,y方向的生长比例借此控制树木的大小。

只要通过合适的参数修改就能实现动画的效果。

如树木的生长过程,树木在风吹时的形态等。

本课题以Windows为平台,采用Visual Studio 2005为编程工具,依赖软件技术来实现。

●迭代函数系统IFSIFS是分形绘制的典型方法,通过若仿射变换,将整体形态变换到局部。

它也许是分形图形图像处理中最富生命力的并具有广阔应用前景的领域之一。

IFS将待生成的图像看成是由许多与整体相似的(自相似)或经过一定变换与整体相似的小块拼帖而成。

自相似性通过相似变换来实现。

自仿射性通过彷射变换来实现。

分形树__Matlab

分形树__Matlab
%该函数的功能是将十进制转化为指定位数(NN)的二进制数
function dataway=ten2twoN(NNK,NN);
dataway=ten2two(NNK);
[a,b]=size(dataway);
Ncc=NN-b;%需要补充的0的个数
for cc=1:Ncc
x2=x1+r1*cos(theata1);
y2=y1+r1*sin(theata1);
plot([x1,x2],[y1,y2]);
r2=r1*w;
theata2=theata1-dtheata;
%注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!!
%注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!!
%这是一个生成树的主函数,它的输入分别为每叉树枝的缩短比、树枝的偏角、生长次数.
%注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!!
%注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!!
%注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!!
end
hold off
%--------------------------------------------------------------------------
%这是一个十进制转换为二进制的函数,适用于正整数
function yushu=ten2two(x)
yushu=[];
%注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!!
%注意:把这些程序全部保存在名为tree的M文件中再运行!!!!!!!!
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1 分形树的生成算法
自然界中的树具有十分典型的分型特征。 一根树的树干上生长出 一些侧枝,每个侧枝上又生长出两个侧枝,以此类推,便成长出疏密有 致的分形树结构。 这样的数木生长结构也可以用分形递归算法来模 拟。
如图 1 所示是分叉树的生成元,利用分形算法生成分形树的过程 就是将这一生成元在每一层次上不断的重复实现的过程,具体算法步 骤如下:
1.5 绘 制 出 分 支 BC:将 步 骤 2)中 x0→x,y0→y,x1→x0,y1→y0 即 赋 值 ,再 绘 制 直 线 (x,y)-(x0,y0) 。 1.6 绘 制 出 分 支 BD:将 步 骤 2)中 x0→x,y0→y,x2→x0,y2→y0 即 赋 值 ,再 绘 制 直 线 (x,y)-(x0,y0) 。 1.7 重复执行步骤 3)~步骤 6),直至完成递归次数。
【Key words】Fractal tree;Recursive algorithm;Fractal unit;MATLAB
0 引言
在二十世纪七 十 年 代 ,著 名 数 学 家 B.B.Mandelbrot 在 他 的 著 作 中 探讨了英国的海岸线有多长这个问题,由此开创了分形几何这一新的 学科分支。 分形几何的出现是世界数学史上的一个重大事件,它可以 用来对自然界中及科学研究中遇到的各种各样复杂的图像进行有效 的描述,它精细的结构、高度的不规则性、分数维和某种自相似或自仿 射性可以解决了经典几何无法描述的图形。 在过去十几年中,分形几 何已经有了很大的发展。 它在材料学、数学、应用物理学、股市行情预 测、资源探测,地质勘探以及计算机和信息与通信科学等许多领域中, 都 得 到 了 广 泛 的 应 用 [1-2]。
5 结语
无论是理论分析还是实践证明,人力资本投资经济增长的促进作 用是巨大的。 当前新疆的经济的增长方式正处在转型期,因此对于新 疆人力资本投资存在的问题亟待解决, 以加快新疆经济增长方式的
作者简介:高亚琼,女,汉族,新疆喀什人,行政管理硕士研究生,研究方向 为公共部门人力资源管理。
[责任编辑:曹明明]
● ●
(上接第 682 页)绪。 无疑,网络动画确实丰富了动漫产业的产业链。 2.3 以移动媒体为载体的动画艺术
随着宽带无线网络的不断扩展, 拥有强大功能的新一代移动电 话,即我们俗称的手机,已经完全融入了我们的现代生活,成为我们社 会生活的一部分。 手机是我们这个时代最大众化,最方便实用的新媒 体之一。 手机的发明是为了解决移动中的语音通讯问题,如今的手机 早己超出了这个范畴,尤其是 3G 手机的 出 现 和 推 广 将 打 开 一 个 新 天 地。 它能够处理图像、音乐、视频流等媒体形式,因而能实现网页浏览、 电话会议、电子商务等多种信息服务。 而手机动画采用交互式矢量图 形技术制作多媒体动画内容, 并通过移动互联网提供下载、 播放、转 发。 对动漫产业来说,这是一个值得期待的领域。
注释: ①李 建 民 .人 力 资 本 通 论 [M].上 海 :三 联 书 店 ,1999:256. ① 谷书堂.社会主义经济学通论:中国转型期经济问题研究[M].北京:高等教 育出版,2000:272. ①徐 世 义 .新 疆 经 济 发 展 战 略 研 究 [M].新 疆 :新 疆 人 民 出 版 社 ,2008:267. ②新 疆 统 计 年 鉴 [M].乌 鲁 木 齐 :新 疆 统 计 局 出 版 社 ,2009. ③阿不都热扎克, 铁木尔.2004—2005 年新疆经济社会形势分析与预测[M]. 乌 鲁 木 齐 :新 疆 人 民 出 版 社 ,2004:129.
x1L=x1+L/s2*cos((a-B)*pi/180);y1L=y1+L/s2*sin((a-B)*pi/180);
x1R=x1+L/s2*cos((a+B)*pi/180);y1R=y1+L/s2*sin((a+B)*pi/180);
plot([x,x2],[y,y2],'k');hold on;plot([x2,x2R],[y2,y2R],'k');hold on;
首先提高应对突发公共卫生事件和预防控制疾病的能力,对地区 多发性疾病给予及时的关注和治疗。 其次规范医疗服务收费、提高医 院的服务质量,改善郊区基本卫生条件和推进村卫生室(社区卫生服 务站)标准化建设。 4.3 培训投资要健全法规政策,构建多元化投资体系
政府要建立健全职业培训、 职业技能等相关方面的法律法规体 系。 对于个人和企业来说,要建立合理分担培训成本的制度,以最大程 度降低培训风险。 建立职业培训基金,从政府与社会两方面筹资,用于 基本的培训建设。 通过各省的联合,引进一流培训资源,解决资金和技 术的困难。
plot([x2,x2L],[y2,y2L],'k');hold on;plot([x1,x1L],[y1,y1L],'k');hold on;
plot([x1,x1R],[y1,y1R],'k');hold on;
(下转第 708 页)
696
2010 年 第 17 期
SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
图 2 分形树
2 算法的 MATLAB 实现
图 1 分叉树生成元
1.1 A 的 点 坐 标 设 为(x,y),B 点 的 坐 标 设 为(x0,y0),C 点 的 坐 标 设 为(x1, y1),D 点的坐标设为(x2,y2),角度 α 为枝干与主干的夹角,L 设为树干的
长度。
1.2 绘制树的主干 AB,即直线(x,y)-(x0,y0)。
2010 年 第 17 期
SCIENCE & TECHNOLOGY INFORMATION
○高校讲坛○
科技信息
分形树生成算法研究及其 MATLAB 实现
邱玮炜 安 宁 戚 烜 (中国矿业大学 江苏 徐州 221116)
【摘 要】分形理论作为一个新兴的数学分支,是对经典几何学的延伸,借助于计算机辅助手段,分形理论实现了理论与实践的紧密结合。 借助于计算机,分形理论及其算法研究已经形成了一个独立的研究方向,极大地促进了分形科学的发展。 同时,分形理论开始在其他领域得到 广泛应用,解决了经典理论无法解决的问题,因此日益受到各国学者的重视。 论文以具体的 MATLAB 实现方式形象的阐述了分形图形学的含 义,对普及这一课题有一定的意义。
○高校讲坛○
科技信息
展。 尽管新疆政府对在职业培训投资方面有所行动,但目前尚未形成 完善的,以市场需求为导向的职业培训投资体系和相应法规与政策。
还有企业培训力度不够,由于一般培训的非排他性特征,使得企 业不十分愿意进行这项投资,担心员工培训后跳槽。
4 加快新疆人力资本投资的建议
4.1 增加教育投入,调整教育投资结构 新疆应分调动社会各方面的力量,拓宽教育经费来源渠道,缓解
1.3

照下
式计

C

的坐

:L=
2L 3
,x1=x0+Lcosα,y1=y0-Lsinα.
1.4
按照下式计算 D 点坐标:L= 2L 3
,x1=x0+Lcos(-α),y1=y0-Lsin(-α).
首先设:(x,y)为树的起点坐标;L 为树干的起始长度;a 为树干的
起始倾斜角;B 为枝干的倾斜程度;C 为主干的倾斜程度;s1 为细腻程
度;s2 为枝干的收缩速度 s3 为主干的收缩速度。 算法的 MATLAB[3-4]语
言程序如下。
编写一个 M 函数如下:
function y=drawleaf(x,y,L,a)
B=30; C=9; s1=2; s2=3; s3=1.2
if(பைடு நூலகம் > s1)
x2=x+L*cos(a*pi/180);y2=y+L*sin(a*pi/180);
向”集约型”转变和经济增长。 科
● 【参考文献】
[1]韩 德 麟 .新 疆 资 源 优 势 及 开 发 利 用 [M].北 京 : 商 务 印 书 馆 ,2008. [2]李 建 民 .人 力 资 本 通 论 [M].上 海 : 三 联 书 店 ,1999. [3]谷 书 堂.社 会 主 义 经 济 学 通 论:中 国 转 型 期 经 济 问 题 研 究[M].北 京:高 等 教 育 出 版 ,2000. [4]徐 世 义 .新 疆 经 济 发 展 战 略 研 究 [M].新 疆 : 新 疆 人 民 出 版 社 ,2008. [5]新 疆 统 计 年 鉴 [M].乌 鲁 木 齐 : 新 疆 统 计 局 出 版 社 ,2009. [6]阿不都热扎克, 铁木尔.2004—2005 年 新 疆 经 济 社 会 形 势 分 析 预 测[M].乌 鲁 木 齐 : 新 疆 人 民 出 版 社 ,2004. [7]姚 先 国 .人 才 战 略 与 区 域 经 济 发 展 [M].浙 大 出 版 社 ,2006. [8]赵 三 军 .新 时 期 人 才 思 想 研 究 [M].北 京 : 中 央 民 族 大 学 出 版 社 ,2008. [9]梁 希 勇,张 聪 复,苏 的 热 土 ———西 部 的 开 发 与 兴 边 富 民 的 研 究[M].民 族 出 版 社,2001. [10]侯 景 新 .区 域 经 济 分 析 法 [M].北 京 : 商 务 印 书 馆 ,2004.
x2R=x2+L/s2*cos((a+B)*pi/180);y2R=y2+L/s2*sin((a+B)*pi/180);
x2L=x2+L/s2*cos((a-B)*pi/180);y2L=y2+L/s2*sin((a-B)*pi/180);
x1=x+L/s2*cos(a*pi/180);y1=y+L/s2*sin(a*pi/180);
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