整理好的粒子追踪测速迭代松弛算法matlab例程

资 源 简 介

整理好的粒子追踪测速迭代松弛算法matlab例程

详 情 说 明

粒子追踪测速(Particle Tracking Velocimetry, PTV)是一种广泛应用于流体力学和生物力学等领域的测量技术。本文讨论的迭代松弛算法是其核心处理手段之一，通过逐步优化粒子匹配关系来提高追踪精度。

该MATLAB例程采用元胞自动机框架组织计算流程，这种离散化建模方式能有效处理粒子群的时空演化问题。数学方法上融合了部分子空间法，通过对高维观测数据进行降维，提取出主导流动模式的关键参数，显著降低了计算复杂度。

信号处理环节包含两个关键技术点：一是对已调制信号进行普相关密度计算，通过频域分析增强信噪比；二是基于欧几里得距离的聚类分析，该方法能自适应区分粒子集群运动与噪声干扰，其距离阈值设定直接影响轨迹连续性。

实现中的迭代松弛机制体现在三个方面：动态调整搜索半径、概率加权匹配验证以及多次迭代的收敛判定。这种设计既保留了传统PTV的物理直观性，又通过数学优化提升了复杂流场（如涡旋或剪切流）下的鲁棒性。

该方案对多相流测量、微血管血流分析等需要处理高粒子密度的场景具有参考价值，其参数提取策略也可迁移至其他基于特征点追踪的视觉测量系统。