sph2cart
球面座標から直交座標への変換
説明
例
球面座標から直交座標へ
行列 az
、el
および r
に対応するエントリで定義された球面座標を、直交座標の x
、y
および z
に変換します。これらの点は立方体の 8 つの頂点に対応します。
az = [0.7854 0.7854 -0.7854 -0.7854; 2.3562 2.3562 -2.3562 -2.3562]
az = 2×4
0.7854 0.7854 -0.7854 -0.7854
2.3562 2.3562 -2.3562 -2.3562
el = [0.6155 -0.6155 0.6155 -0.6155; 0.6155 -0.6155 0.6155 -0.6155]
el = 2×4
0.6155 -0.6155 0.6155 -0.6155
0.6155 -0.6155 0.6155 -0.6155
r = 1.7321*ones(2,4)
r = 2×4
1.7321 1.7321 1.7321 1.7321
1.7321 1.7321 1.7321 1.7321
[x,y,z] = sph2cart(az,el,r)
x = 2×4
1.0000 1.0000 1.0000 1.0000
-1.0000 -1.0000 -1.0000 -1.0000
y = 2×4
1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000
1.0000 1.0000 -1.0000 -1.0000
z = 2×4
1.0001 -1.0001 1.0001 -1.0001
1.0001 -1.0001 1.0001 -1.0001
入力引数
azimuth
— 方位角
スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列
方位角。スカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。azimuth
、elevation
、r
は、同じサイズであるか、互換性のあるサイズでなければなりません (たとえば、azimuth
が M
行 N
列の行列、elevation
がスカラー、r
がスカラーまたは 1
行 N
列の行ベクトル)。詳細については、基本的な演算で互換性のある配列サイズを参照してください。
azimuth
は、x-y 平面内の角度 (単位: ラジアン) で、正の x 軸から反時計回りに測定します。
データ型: single
| double
複素数のサポート: あり
elevation
— 仰角
スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列
仰角。スカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。azimuth
、elevation
、r
は、同じサイズであるか、互換性のあるサイズでなければなりません。
elevation
は x-y 平面からの仰角 (単位: ラジアン) です。
データ型: single
| double
複素数のサポート: あり
r
— 半径
スカラー | ベクトル | 行列 | 多次元配列
半径。スカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。azimuth
、elevation
、r
は、同じサイズであるか、互換性のあるサイズでなければなりません。
r
の長さは任意の単位にすることができ、出力配列 x
、y
および z
では同じ単位が使用されます。
データ型: single
| double
複素数のサポート: あり
出力引数
x,y,z
— 直交座標
配列
直交座標。配列として返されます。
アルゴリズム
球面座標から 3 次元 直交座標へのマッピングは、次のようになります。
x = r .* cos(elevation) .* cos(azimuth) y = r .* cos(elevation) .* sin(azimuth) z = r .* sin(elevation)
拡張機能
tall 配列
メモリの許容量を超えるような多数の行を含む配列を計算します。
この関数は tall 配列を完全にサポートしています。詳細については、tall 配列を参照してください。
C/C++ コード生成
MATLAB® Coder™ を使用して C および C++ コードを生成します。
GPU コード生成
GPU Coder™ を使用して NVIDIA® GPU のための CUDA® コードを生成します。
スレッドベースの環境
MATLAB® の backgroundPool
を使用してバックグラウンドでコードを実行するか、Parallel Computing Toolbox™ の ThreadPool
を使用してコードを高速化します。
この関数はスレッドベースの環境を完全にサポートしています。詳細については、スレッドベースの環境での MATLAB 関数の実行を参照してください。
GPU 配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用してグラフィックス処理装置 (GPU) 上で実行することにより、コードを高速化します。
この関数は GPU 配列を完全にサポートしています。詳細については、GPU での MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
分散配列
Parallel Computing Toolbox™ を使用して、クラスターの結合メモリ上で大きなアレイを分割します。
この関数は分散配列を完全にサポートしています。詳細については、分散配列を使用した MATLAB 関数の実行 (Parallel Computing Toolbox)を参照してください。
バージョン履歴
R2006a より前に導入
MATLAB コマンド
次の MATLAB コマンドに対応するリンクがクリックされました。
コマンドを MATLAB コマンド ウィンドウに入力して実行してください。Web ブラウザーは MATLAB コマンドをサポートしていません。
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