matlab软件中，如何绘制椭圆柱体的图形具体来说，方程组x^20.9^2+y^20.6^2=1，-2<=z<=2

问题比较复杂，值能给你一些参考

syms x1 y1 z1

x0=1;y0=2;z0=3;%椭圆中心坐标

a=1;b=2;c=3;%椭圆轴

f1=solve('(x1-x0)^2/(a^2)+(y1-y0)^2/(b^2)+(z1-z0)^2/(c^2)=1')

subs(f1)

帮助里面的solve里面有个解符号变量方程的例子，可以指定未知数，感觉这个里面你能用到，

说面说的是变形、

但是，，好像画图不是用这个啊，，椭圆参数方程式，x=acos(t);y=bsin(t);用这个画椭圆很方便，至于椭圆柱体，这需要在上面的方程上加上对应的z就行了

比如t=0:01:2pi；

x=acos(t);y=bsin(t);

好吧下面你是程序

t=0:01:2pi;

x=2cos(t);y=3sin(t);z1=linspace(0,5,length(x));

z=[meshgrid(z1)]';

x=meshgrid(x);

y=meshgrid(y);

surf(x,y,z)

axis equal

for k=1:4

view(-375,10k)

pause %按任意键

end

[x,y]=meshgrid(x,y);

z=0:01:5;

surf(x,y,z);

BM3D 是一种降噪方法提高了图像在变换域的稀疏表示。BM3D 降噪方法的优点是更好的保留图像中的一些细节，BM3D采用了不同的去噪策略。通过搜索相似块并在变换域进行滤波，得到块评估值，最后对图像中每个点进行加权得到最终去噪效果。 

原理：首先将一幅图像分割成尺寸较小的小像素片，选定参考片后，寻找与参考片相似的小片组成 3D 块。此过程过后将得到 3D 块。然后将所有相似块进行 3D 变换。将变换后的 3D 块进行阈值收缩，这也是除去噪声的过程。然后进行 3D 逆变换。最后将所有的 3D 块通过加权平均后还原到图像中。

BM3D算法的大致流程：

第1步 初始估计

（1）逐块估计。对含噪图像中的每一块 

（i）分组。找到它的相似块然后把它们聚集到一个三维数组。 

（ii）联合硬阈值。对形成的三维数组进行三维变换，通过对变换域的系数进行硬阈值处理减弱噪声，然后逆变换得到组中所有图像块的估计值，然后把这些估计值返回到他们的原始位置。

（2）聚集。对得到的有重叠的块估计，通过对他们进行加权平均得到真实图像的基础估计。 

第2步 最终估计 

（1）逐块估计。对基础估计图像中的每一块 

（i） 分组。通过块匹配找到与它相似的相似块在基础估计图像中的位置，通过这些位置得到两个三维数组，一个是从含噪图像中得到的，一个是从基础估计图像中得到的。 

（ii）联合维纳滤波。对形成的两个三维数组均进行三维变换，以基础估计图像中的能量谱作为能量谱对含噪三维数组进行维纳滤波，然后逆变换得到组中所有图像块的估计，然后把这些估计值返回到他们的原始位置。

（2）聚集。对得到的有重叠的局部块估计，通过对他们进行加权平均得到真实图像的最终估计。

第一类完全椭圆余弦积分K(k)可以用ellipticK(k)来表示

第二类完全椭圆余弦积分E(k)可以用ellipticE(k)来表示

那么求解含有第一类和第二类完全椭圆余弦积分的参数k，可以用vpasolve函数来求解。

可以实现的代码：

syms k

k=vpasolve(15-22131kellipticK(k)/sqrt(1+3(2/k^2-1-3ellipticE(k)/(k^2ellipticK(k)))),08)

运行结果

08是k的初值

拟合公差:控制样条曲线对数据点的接近程度，拟合公差大小对当前图形单元有效。公差越小，样条曲线就越接近数据点，如为

0

，表明样条曲线精确通过数据点。

我们通常是在做样条曲线(spline)时才用到它。执行spline命令，选择了点后，就会在提示里有个拟合公差，输入F，设置拟合公差大小，如为

0

，表明样条曲线精确通过数据点。还有个方法可以修改已知的样条曲线的拟合公差，打开对象特征(ctrl+1),选择样条曲线，在对象特征信息框里可以找到拟合公差，修改其数值到你想要的。

是配合公差吧？同轴度等，拟合公差是数值分析中曲线插值拟合用的

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