图形学

初学者的Matlab图像处理与图形学习，涵盖了老师提供的PPT，为学习者提供必要的指导与帮助。

GBFlearn是一个Matlab工具箱，专门用于图形学习，包括图的插值、分类和半监督学习。它利用图基函数（GBF），类似于径向基函数或球面基函数，在图上生成正定内核，用于近似和内插图信号，同时作为监督和半监督学习的内核机器。GBFlearn详细介绍了如何使用这些功能，包括示例脚本和演示，核心代码存放在./core子文件夹中，同时提供了几个.mat文件作为示例数据。

计算机图形学的经典资料真不少，但《中国计算机图形学研究进展》这篇文档还挺值得你花时间一读的。里面讲得比较系统，像几何建模、物理模拟、纹理生成这些基础内容都有覆盖，重点还在国内的发展现状上，游戏、影视、VR 都有提到，干货不少。 中国图形学的研究从 80 年代就开始了，嗯，比你想象的早得多。早期就是高校搞搞实验，后来腾讯、网易这些大厂加入，技术发展就一发不可收拾。是在实时渲染和物理模拟方面，进步还挺快。 像游戏特效、电影场景这些你能看到的酷炫画面，背后大多就是图形图像搞出来的。比如影视里的爆炸效果，用的是粒子系统加上材质贴图。电影震撼，技术过硬。 说到实际应用，其实文档也提到了多例子。你可以看看

三维图形的画法你要是刚接触，plot3和surf这几个函数挺关键的，搞懂了基本就能把三维轮廓画得有模有样。plot3(u,v,w)可以画出空间曲线，用来表现轨迹还挺方便，尤其在仿真动画里好用。 surf(x,y,z)和mesh(x,y,z)就更适合画带面的图，比如地形、高度图啥的。surf是带颜色块的，mesh是边框网格的，视觉感不一样，但都是基于Z=f(x,y)这个逻辑来的，入门阶段推荐都试试。 colormap这个函数也别忽略，它能控制颜色渐变，搭配[0 0 1]这种颜色值，图像看起来更直观。比如做热力图或者 Z 值起伏的图，就有。颜色值在[0, 1]之间调，黑蓝红随你配。 哦对了，下面几

Matlab作为一种强大的工具，在计算机图形学领域有着广泛的应用。它能够通过编程实现复杂的图形处理和分析，为研究人员和工程师提供了便利。

提供了一个 MATLAB 代码示例，用于计算两个复数矩阵的乘积，该代码在计算机图形学中的质量弹簧系统模拟中很有用。

大三上学期的代码资源，涵盖了编译技术、数据挖掘、图形学和数据库项目，挺全面的。如果你正准备这些课设或者想找点实践代码参考，这个压缩包还挺值一看的。内容不算花哨，但蛮实在，代码也比较清晰，适合动手抠一抠。

流形学习是一种用于从高维数据中提取低维表示的算法。它已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的重要研究方向。流形学习的主要目的是发现和表征数据中的低维流形结构。算法分析和新方法的探讨是该领域持续的研究重点。

昨天买了一本关于支持向量机的书，看到里面在特征提取降维里有提到流形学习，对我来说并不陌生。本科时我们院微分几何的大牛唐梓洲老师给我们讲过流形和黎曼几何，但流形学习是新奇的。了解后发现，LLE（局部线性嵌入）是流形学习的一种方法。现在非线性降维中流形学习领域异常活跃，查阅了一些资料。明尼苏达大学的数学科学院开发了一个流形学习展示的GUI，有兴趣可以参考。此外，找到了一份关于流形学习的PPT资料。详细介绍请参见：流形学习介绍，以及明尼苏达大学数学科学院的展示页面：流形学习GUI

该代码库包含 Sebastian Hitziger 的博士论文中使用的数据和 MATLAB 代码，以及使用自适应波形学习 (AWL) 算法的其他实验。实验文件夹包含：- mexFunctions： C++ 源代码，需要编译- matlabFunctions： 自定义实用函数- Experiments： 论文中每个实验的子文件夹（按时间顺序）要求：- 操作系统：Linux- C 库 FFTW3，用于快速实现- MATLAB 包 fastICA（用于部分实验）安装：1. 在 MATLAB 中打开 mexFunctions/compile.m 脚本2. 指定 FFTW 库的规范3. 运行 mexFu