z扫描

http://www.cnblogs.com/tgycoder/p/4991663.html

问题描述
  在图像编码的算法中,需要将一个给定的方形矩阵进行Z字形扫描(Zigzag Scan)。给定一个n×n的矩阵,Z字形扫描的过程如下图所示:


  对于下面的4×4的矩阵,
  1 5 3 9
  3 7 5 6
  9 4 6 4
  7 3 1 3
  对其进行Z字形扫描后得到长度为16的序列:
  1 5 3 9 7 3 9 5 4 7 3 6 6 4 1 3
  请实现一个Z字形扫描的程序,给定一个n×n的矩阵,输出对这个矩阵进行Z字形扫描的结果。
输入格式
  输入的第一行包含一个整数n,表示矩阵的大小。
  输入的第二行到第n+1行每行包含n个正整数,由空格分隔,表示给定的矩阵。
输出格式
  输出一行,包含n×n个整数,由空格分隔,表示输入的矩阵经过Z字形扫描后的结果。
样例输入
4
1 5 3 9
3 7 5 6
9 4 6 4
7 3 1 3
样例输出
1 5 3 9 7 3 9 5 4 7 3 6 6 4 1 3
评测用例规模与约定
  1≤n≤500,矩阵元素为不超过1000的正整数。


 

分析这类题,首先要找出扫描的规律,从题目中可以发现,扫描是成Z字形的。那么也就是说对于扫描输出有四种状态,每次输出要判定下一次的行走路线,走一步就输出一个。

四种状态为{right,leftDown,down,rightUp}。

开始我还怀疑,Z字形扫描矩阵是否能够遍历矩阵所有的元素。下面我们来分析一下:

1、前提是这个矩阵是一个n维方阵,假设为Anxn.

2、从输出当前的元素A[i][j],并根据当前的状态来判断下一步的扫描状态。该如何判断呢?可以发现每次在执行完当前状态后,行号i或者列号j都有可能发生改变,那么就可以结合当前状态和行,列号的取值来判定下一步的行走路线。

从上图中我们可以发现:

right状态始终在首行或者尾行上执行,并且执行right状态后列号j会增加1,即j = j+1。所以我们可以根据当前状态的下一步状态有两种:

当i == 0时,state = leftDown;

当i == n-1时,state = rightUp。

执行完leftDown状态后,i = i+1,j = j-1,其下一步状态有三种:

当 j == 0 && i != n-1时,state = down;

当 row == n-1时,state = right;

其它情况,state = leftDown(自身状态)。

对于rightUp和down状态,其分析方法和上面两种类似,就不再做分析。

综合上面分析来看,状态每次要发生改变的话,行号或者列号必须处于临界状态,即它们的取值为{0,n-1}。


 

给出代码:

复制代码
#include <iostream>

using namespace std;

int A[501][501];
enum  Choice
{
    rightTowards,//向移动
    rightUp,//向右上移动
    down,//向下移动
    leftDown//向左下移动
};

void zigzagScan(int n)
{
    for (int i = 0; i < n; ++i)
    for (int j = 0; j < n; ++j)
        cin >> A[i][j];
    int row = 0, col = 0;
    Choice choice = rightTowards;
    //row = n-1&&col = n-1的情况在while循环结束后处理,防止出现越界的情况
    while (row != n - 1 || col != n - 1)
    {
        cout << A[row][col] << ' ';
        switch (choice)
        {
        case rightTowards:
            col++;
            if (row == 0)
                choice = leftDown;
            else
                choice = rightUp;
            break;
        case rightUp:
            row--;
            col++;
            if (row == 0 && col != n - 1)
                choice = rightTowards;
            else if (col == n - 1)
                choice = down;
            else
                choice = rightUp;
            break;
        case down:
            row++;
            if (col == 0)
                choice = rightUp;
            else
                choice = leftDown;
            break;
        case leftDown:
            row++;
            col--;
            if (col == 0 && row != n - 1)
                choice = down;
            else if (row == n - 1)
                choice = rightTowards;
            else
                choice = leftDown;
            break;
        }
    }
    cout << A[n - 1][n - 1];
}

void main(void)
{
    int n;
    while (cin >> n)
    {
        zigzagScan(n);
    }
}
复制代码

 

写代码是一种艺术,甚于蒙娜丽莎的微笑。

<think>好的,我现在需要帮用户解决如何用Matlab拟合激光Z扫描曲线的问题。首先,用户的问题是关于数据处理和函数选择的,所以我得先理清楚激光Z扫描曲线的一般特性和常见拟合方法。 首先,用户提到参考了外参标定和数据融合的内容,可能他们的数据来自多个激光雷达,需要进行坐标系标定。所以在数据处理前,可能需要先做数据预处理,比如坐标转换或者数据对齐。引用[2]提到需要外参标定,这可能涉及到将不同雷达的数据统一到同一坐标系下,这部分可能需要用户先完成,然后再进行拟合。 接下来,关于Z扫描曲线,通常可能是指沿Z轴方向的扫描数据,可能呈现出某种分布,比如高斯分布或者洛伦兹分布。因此,拟合函数可能需要选择这些常见的峰形函数。例如,高斯函数的公式是:$$f(z) = A \exp\left(-\frac{(z - \mu)^2}{2\sigma^2}\right)$$,而洛伦兹函数则是:$$f(z) = \frac{A}{\pi} \cdot \frac{\gamma}{(z - \mu)^2 + \gamma^2}$$。用户需要根据实际的数据分布选择合适的模型。 然后是数据预处理步骤。用户可能需要去除噪声,可能使用滤波器,比如移动平均或者小波去噪。Matlab的信号处理工具箱里有这些工具,比如smoothdata函数进行平滑处理。引用[1]提到可以使用信号分析器进行预处理,这可能对用户有帮助,可以推荐他们使用这个工具先处理数据。 接下来是拟合方法的选择。Matlab中常用的有curve fitting toolbox,使用fit函数或cftool交互式工具。另外,如果用户的数据有多个峰,可能需要考虑多峰拟合,这时候可能需要自定义模型,比如高斯混合模型。或者使用非线性最小二乘法,通过lsqcurvefit函数进行参数估计。 然后,需要考虑代码实现的步骤。可能需要指导用户如何导入数据,进行预处理,选择模型,拟合,然后验证拟合结果。比如,使用cftool可以方便地选择数据和模型,自动生成代码,这样用户即使不熟悉编程也能操作。同时,生成代码后用户可以自行调整参数,这符合引用[1]中提到生成MATLAB代码的特点。 还有可能遇到的问题是初始参数的选择,对于非线性拟合,初始值如果不好,可能会导致拟合不收敛。这时候可能需要用户根据数据手动估计初始值,或者使用全局优化方法。此外,拟合后的评估指标,如R²、RMSE等,也需要指导用户如何计算和解读。 另外,用户的需求中提到激光雷达的数据融合,可能他们的数据量较大,或者需要处理多个扫描曲线。这时候可能需要批处理或者自动化脚本,Matlab的循环结构和函数化编程可以帮到他们。同时,引用[2]提到外参标定,可能需要先进行坐标转换后再拟合,这部分可能需要用户先完成标定步骤,确保数据在同一个坐标系下。 最后,用户可能需要可视化结果,Matlab的绘图功能可以展示原始数据和拟合曲线,帮助用户直观判断拟合效果。同时,残差分析也是重要的一环,检查是否存在系统偏差或异常点。 总结一下,步骤大概是:数据预处理(去噪、对齐)、选择模型、拟合、验证、可视化。每一步需要提供Matlab的具体函数或工具,比如cftool、fittype、lsqcurvefit等,并可能需要引用相关的文档或参考资料。</think>### 激光Z扫描曲线拟合方法 #### 1. **数据预处理** - **去噪处理**:使用Matlab的`smoothdata`函数对原始数据进行平滑,消除高频噪声。例如: ```matlab smoothed_z = smoothdata(raw_z, 'gaussian', 10); % 高斯窗平滑 ``` - **基线校正**:若数据存在基线漂移,可通过多项式拟合基线并扣除: ```matlab baseline = polyfit(t, smoothed_z, 3); % 三次多项式拟合 corrected_z = smoothed_z - polyval(baseline, t); ``` #### 2. **函数模型选择** - **单峰模型**: - **高斯函数**: $$f(z) = A \exp\left(-\frac{(z - \mu)^2}{2\sigma^2}\right)$$ - **洛伦兹函数**: $$f(z) = \frac{A}{\pi} \cdot \frac{\gamma}{(z - \mu)^2 + \gamma^2}$$ - **多峰模型**:叠加多个单峰函数,例如: $$f(z) = \sum_{i=1}^n A_i \exp\left(-\frac{(z - \mu_i)^2}{2\sigma_i^2}\right)$$ #### 3. **拟合工具与函数** - **交互式拟合(推荐)**:使用`cftool`(Curve Fitting Tool)可视化操作: 1. 导入数据后选择模型(如高斯、多项式或自定义方程)。 2. 调整参数初值并自动生成代码[^1]。 - **编程实现**: ```matlab % 高斯模型示例 ft = fittype('A*exp(-(x-mu)^2/(2*sigma^2))', 'independent', 'x'); [fit_result, gof] = fit(z_data, intensity_data, ft, 'StartPoint', [A_guess, mu_guess, sigma_guess]); ``` #### 4. **参数优化与验证** - **初始值设定**:通过数据最大值位置估计$\mu$,半高宽估计$\sigma$。 - **拟合质量评估**: ```matlab R_squared = gof.rsquare; % R²越接近1,拟合度越高 residuals = intensity_data - fit_result(z_data); % 残差分析 ``` #### 5. **完整代码示例** ```matlab % 数据导入(假设z_data为Z轴坐标,intensity_data为强度) load('z_scan_data.mat'); % 数据平滑 smoothed_intensity = smoothdata(intensity_data, 'movmean', 5); % 高斯拟合 ft = fittype('A*exp(-(x-mu)^2/(2*sigma^2))', 'independent', 'x'); opts = fitoptions(ft); opts.StartPoint = [max(smoothed_intensity), z_data(find(smoothed_intensity==max(smoothed_intensity))), 1]; [fit_result, gof] = fit(z_data', smoothed_intensity', ft, opts); % 绘图 plot(fit_result, z_data, smoothed_intensity); xlabel('Z轴位置'); ylabel('强度'); legend('原始数据', '拟合曲线'); ```
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