Визуализация объема является созданием графических представлений наборов данных, которые заданы на трехмерных сетках. Наборы данных объема характеризуются многомерными массивами скалярных или векторных данных. Эти данные обычно задаются на структурах решетки, представляющих значения, выбранные на 3-D пробеле. Существует два основных типа данных объема:
Скалярные данные объема содержат единственные значения для каждой точки.
Векторные данные объема содержат два или три значения для каждой точки, задавая компоненты вектора.
Пример скалярных данных объема - произведенный flow. Данные потока представляют профиль скорости затопленной струи в бесконечном корпусе. Ввод
[x,y,z,v] = flow;
производит четыре трехмерных массива. x, y и массивы z задают координаты скалярных значений в массиве v.
Набор данных wind является примером векторных данных объема, который представляет воздушные потоки по Северной Америке. Можно загрузить это данные в рабочей области MATLAB® с командой:
load wind
Этот набор данных включает шесть трехмерных массивов: x, y и z являются координатными данными для массивов u, v и w, которые являются векторными компонентами для каждой точки в объеме.
Методы, которые вы выбираете, чтобы визуализировать данные объема, зависят от того, какие данные вы имеете и что вы хотите изучить. В целом:
Скалярные данные лучше всего просматриваются с изоповерхностями, плоскостями разбиения и срезами контура.
Векторные данные представляют и значение и направление в каждой точке, которая лучше всего отображена линиями потоков (частицы, ленты и трубы), конические графики и графики стрелки. Большая часть визуализации, однако, использует комбинацию методов, чтобы лучше всего показать содержимое данных.
Материал в этих разделах описывает, как применить множество методов к типичным данным объема.
MATLAB обеспечивает функции, которые позволяют вам интерполировать и реструктурировать вас данные при подготовке к визуализации. Смотрите эти разделы для получения дополнительной информации:
Создание эффективной визуализации требует, чтобы много шагов составили итоговую сцену. Эти шаги попадают в четыре основных категории:
Определите характеристики своих данных. Построение графика данных объема обычно требует знания области значений и координат и значений данных.
Выберите соответствующую стандартную программу графического изображения. Информация в этом разделе помогает вам выбрать правильные методы.
Задайте представление. Информация, переданная комплексным трехмерным графиком, может быть значительно улучшена через осторожный состав сцены. Просматривающие методы включают настраивающее положение камеры, задавая соотношение сторон и тип проекта, увеличивая масштаб или, и так далее.
Добавьте подсветку и задайте окраску. Подсветка является эффективным средством, чтобы улучшить видимость поверхностной формы и предоставить трехмерную перспективу графикам объема. Цвет может передать значения данных, и постоянные и переменные.
Функции MATLAB позволяют вам применить множество методов визуализации объема. Следующие таблицы группируют эти функции в две категории на основе типа данных (скаляр или вектор), с которым каждый разработан, чтобы работать. Страница с описанием для каждой функции обеспечивает примеры надлежащего использования.
| Функция | Цель |
|---|---|
Чертите контуры в плоскостях разбиения объема | |
изопрописные буквы | Вычисление геометрии заглушки изоповерхности |
изоцвета | Вычислите цвета вершин изоповерхности |
изонормали | Вычислите нормали вершин изоповерхности |
изоповерхность | Извлеките данные изоповерхности от данных объема |
Создайте закрашенную фигуру (мультиполигон) графический объект | |
Сократите количество поверхностей закрашенной фигуры | |
reducevolume | Уменьшите число элементов в наборе данных объема |
shrinkfaces | Уменьшите размер каждой поверхности закрашенной фигуры |
срез | Чертите плоскости разбиения в объеме |
smooth3 | Сглаживайте 3-D данные |
surf2patch | Преобразуйте поверхностные данные, чтобы исправить данные |
подобъем | Извлечение подмножества набора данных объема |
Функция | Цель |
|---|---|
coneplot | Постройте график векторов скорости как конусов в 3-D векторных полях |
Вычислите вихревую и угловую скорость 3-D векторного поля | |
расхождение | Вычислите расхождение 3-D векторного поля |
interpstreamspeed | Интерполируйте оптимальные вершины от значений векторного поля |
поток | Чертите линии потоков от 2D или 3-D векторных данных |
streamparticles | Чертите потоковые частицы от векторных данных объема |
streamribbon | Чертите потоковые ленты от векторных данных объема |
streamslice | Чертите хорошо распределенные линии потоков от векторных данных объема |
streamtube | Чертите потоковые трубы от векторных данных объема |
stream2 | Вычислите 2D данные линии потоков |
stream3 | Вычислите 3-D данные линии потоков |
volumebounds | Возвратите координату и цветные пределы для объема (скаляр и вектор) |
