http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html

实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1E1VZWtixqXdjG5Y9SY4tu1W8TXgk147HDOLLCgpffjX8ywDMIH1PYkQSi5rp8gkmnMPsLhH-IUaGjMl8hsRhZQssTPmnBjdy

关于MATLAB 插值(Interpolation)http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c7482f101009vm2.html

matlab二维插值--interp2与griddata fromhttp://3y.uu456.com/bp_32jw03xolo8iiwn479ge_1.html

1. meshgrid

meshgrid用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的。它也可以是更高维的。

[A,B]=Meshgrid(a,b) 生成size(b)Xsize(a)大小的矩阵A和B。它相当于a从一行重复增加到size(b)行,把b转置成一列再重复增加到size(a)列。因此命令等效于:

A=ones(size(b))*a; B=b'*ones(size(a))

如下所示:

>> a=[1:2]

a =

1 2

>> b=[3:5]

b =

3 4 5

>> [A,B]=meshgrid(a,b)

A =

1 2 1 2 1 2

B =

3 3 4 4 5 5

>> [B,A]=meshgrid(b,a)

B =

3 4 5 3 4 5

A =

1 1 1 2 2 2

2. interp

interp1——一维数据插值函数

一维数据插值。该函数对数据点之间计算内插值,它找出一元函数f(x)在中间点的数值,其中函数表达式由所给数据决定。
yi=interp1(x,Y,xi):返回插值向量yi,每一元素对应于参量xi,同时由向量X与Y的内插值决定。参量x 指定数据Y的点。若Y为一矩阵,则按Y的每列计算。yi是阶数为length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。
yi=interp1(Y,xi):假定x=1:N,其中N为向量Y的长度,或者为矩阵Y的行数。
yi=interp1(x,Y,xi,method):用指定的算法计算插值。nearest为最近邻点插值,直接完成计算;linear为线性插值(默认方式),直接完成计算;spline为三次样条函数插值。
yi=interp1(x,Y,xi,method,'extrap'):对于超出x范围的xi中的分量将执行特殊的外插值法extrap。
yi=interp1(x,Y,xi,method,extrapval):确定超出x范围的xi中的分量的外插值extrapval,其值通常取NaN或0。
interp2函数——二维数据内插值
完成二维的数据插值。
ZI=interp2(X,Y,Z,XI,YI):返回矩阵ZI,其元素包含对应于参量XI与YI(可以是向量、或同型矩阵)的元素。用户可以输入行向量和列向量Xi与Yi,此时,输出向量Zi与矩阵meshgrid(xi,yi)是同型的。同时取决于由输入矩阵X、Y与Z确定的二维函数Z=f(X,Y)。
ZI=interp2(Z,XI,YI):默认地,X=1:n、Y=1:m,其中[m,n]=size(Z)。再按第一种情形进行计算。
ZI=interp2(Z,n):作n次递归计算,在Z的每两个元素之间插入它们的二维插值,这样,Z的阶数将不断增加。interp2(Z)等价于interp2(z,1)。
ZI=interp2(X,Y,Z,XI,YI,method):用指定的算法method计算二维插值。linear为双线性插值算法(默认算法),nearest为最临近插值,spline为三次样条插值,cubic为双三次插值。
interp3函数——三维数据插值
完成三维数据插值。
VI=interp3(X,Y,Z,V,XI,YI,ZI):求出由参量X,Y,Z决定的三元函数V=V(X,Y,Z)在点(XI,YI,ZI)的值。参量XI,YI,ZI是同型阵列或向量。若向量参量XI,YI,ZI是不同长度、不同方向(行或列)的向量,这时输出参量VI与Y1,Y2,Y3为同型矩阵。Y1,Y2,Y3为用函数meshgrid(XI,YI,ZI)生成的同型阵列。若插值点(XI,YI,ZI)中有位于点(X,Y,Z)之外的点,则相应地返回特殊变量值NaN。
VI=interp3(V,XI,YI,ZI):默认地,X=1:N,Y=1:M,Z=1:P,其中,[M,N,P]=size(V),再按上面的情形计算。
VI=interp3(V,n):作n次递归计算,在V的每两个元素之间插入它们的三维插值。这样,V的阶数将不断增加。interp3(V)等价于interp3(V,1)。
VI=interp3(...,method):用指定的算法method做插值计算。linear为线性插值(默认算法),cubic为三次插值,spline为三次样条插值,nearest为最邻近插值。
interpn函数——n维数据插值
完成n维数据插值。
VI=interpn(X1,X2,...,Xn,V,Y1,Y2,..,Yn):返回由参量X1,X2,..,Xn,V确定的n元函数V=V(X1,X2,..,Xn)在点(Y1,Y2,...,Yn)处的插值。参量Y1,Y2,...,Yn是同型的矩阵或向量。若Y1,Y2,...,Yn是向量,则可以是不同长度,不同方向(行或列)的向量。
VI=interpn(V,Y1,Y2,...,Yn):默认地,X1=1:size(V,1),X2=1:size(V,2),...,Xn=1:size(V,n),再按上面的情形计算。
VI=interpn(V,ntimes):作ntimes递归计算,在V的每两个元素之间插入它们的n维插值。这样,V的阶数将不断增加。interpn(V)等价于interpn(V,1)。
 
3. griddata 功能 数据格点 格式 (1)ZI = griddata(x,y,z,XI,YI) 用二元函数z=f(x,y)的曲面拟合有不规则的数据向量x,y,z。griddata 将返回曲面z 在点(XI,YI)处的插值。曲面总是经过这些数据点(x,y,z)的。输入参量(XI,YI)通常是规则的格点(像用命令meshgrid 生成的一样)。XI 可以是一行向量,这时XI 指定一有常数列向量的矩阵。类似地,YI 可以是一列向量,它指定一有常数行向量的矩阵。 (2)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,xi,yi) 返回的矩阵ZI 含义同上,同时,返回的矩阵XI,YI 是由行向量xi 与列向量yi 用命令meshgrid 生成的。 (3)[XI,YI,ZI] = griddata(.......,method) 用指定的算法method 计算: ‘linear’:基于三角形的线性插值(缺省算法); ‘cubic’: 基于三角形的三次插值; ‘nearest’:最邻近插值法; ‘v4’:MATLAB 4 中的griddata 算法。
 
 
 
4. matlab二维插值--interp2与griddata

二者均是常用的二维差值方法,两者的区别是,interp2的插值数据必须是矩形域,即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成。而griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果。griddata(X,Y,XI,YI,'v4') v4是一种插值算法,没有具体的名字,原文称为“MATLAB 4 griddata method”,是一种很圆滑的差值算法,效果不错。X和Y提供的已知数据点,XI和YI是需要插值的数据点,一般使用meshgrid生成,当然也可以其他数据,但是那样绘图的时候就比较麻烦,不能使用mesh等,只能使用trimesh。

示例如下:

a=[ 3 3 1.5300 3 27 0.4210 5 17 0.5980 9 9 0.5900 13 25 0.4470 15 15 1 17 5 0.3830 21 21 0.3100 25 13 0.2830 27 3 0.2820 27 27 0.1200 ]; x=a(:,1); y=a(:,2); z=a(:,3); xtemp=linspace(min(x),max(x),100); ytemp=linspace(min(y),max(y),100); [X,Y]=meshgrid(xtemp,ytemp); Z=griddata(x,y,z,X,Y,'v4'); surf(X,Y,Z) shading interp

————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————————

matlab的interp2二维数据内插值函数

interp2 功能 二维数据内插值(表格查找) 格式 (1)ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI) 返回矩阵ZI,其元素包含对应于参量XI 与YI(可以是向量、或同型矩阵) 的元素, 即Zi(i,j) ←[Xi(i,j),yi(i,j)]。用户可以输入行向量和列向量Xi 与Yi,此时,输出向量Zi 与矩阵meshgrid(xi,yi)是同型的。同时取决于由输入矩阵X、Y 与Z 确定的二维函数Z=f(X,Y)。参量X 与Y 必须是单调的,且相同的划分格式,就像由命令meshgrid 生成的一样。若Xi与Yi 中有在X 与Y范围之外的点,则相应地返回nan(Not a Number)。Matlab中文论坛

(2)ZI = interp2(Z,XI,YI) 缺省地,X=1:n、Y=1:m,其中[m,n]=size(Z)。再按第一种情形进行计算。 (3)ZI = interp2(Z,n) 作n 次递归计算,在Z 的每两个元素之间插入它们的二维插值,这样,Z 的阶数将不断增加。interp2(Z)等价于interp2(z,1)。

Matlab中文论坛

(4)ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI,method) 用指定的算法method 计算二维插值: ’linear’:双线性插值算法(缺省算法); ’nearest’:最临近插值; ’spline’:三次样条插值; ’cubic’:双三次插值。book.iLoveMatlab.cn 例1 1. >>[X,Y] = meshgrid(-3:.25:3); 2. >>Z = peaks(X,Y); 3. >>[XI,YI] = meshgrid(-3:.125:3); 4. >>ZZ = interp2(X,Y,Z,XI,YI); 5. >>surfl(X,Y,Z);hold on; 6. >>surfl(XI,YI,ZZ+15) 7. >>axis([-3 3 -3 3 -5 20]);shading flat《Simulink与信号处理》 8. >>hold off 复制代码 例2 1. >>years = 1950:10:1990; 2. >>service = 10:10:30; 3. >>wage = [150.697 199.592 187.625 4. 179.323 195.072 250.287 5. 203.212 179.092 322.767 6. 226.505 153.706 426.730www.iLoveMatlab.cn 7. 249.633 120.281 598.243]; 8. >>w = interp2(service,years,wage,15,1975) 复制代码 插值结果为: 1. w = 2. 190.6288

Matlab 之meshgrid, interp, griddata 用法和实例的更多相关文章

  1. Matlab 之meshgrid, interp, griddata 用法和实例(转)

    http://blog.sina.com.cn/s/blog_67f37e760101bu4e.html 实例结果http://wenku.baidu.com/link?url=SiGsFZIxuS1 ...

  2. java中List的用法和实例详解

    java中List的用法和实例详解 List的用法List包括List接口以及List接口的所有实现类.因为List接口实现了Collection接口,所以List接口拥有Collection接口提供 ...

  3. matlab中meshgrid函数的用法

    meshgrid用于从数组a和b产生网格.生成的网格矩阵A和B大小是相同的.它也可以是更高维的.这里的大小指的是,size()函数的大小,size()函数返回的是一个向量, 那么size(A) = s ...

  4. nn.moduleList 和Sequential由来、用法和实例 —— 写网络模型

    对于cnn前馈神经网络如果前馈一次写一个forward函数会有些麻烦,在此就有两种简化方式,ModuleList和Sequential.其中Sequential是一个特殊的module,它包含几个子M ...

  5. matlab之meshgrid()函数

    以最常见的一个用法为例: [X,Y]=meshgrid(xgv, ygv) xgv是一个(一维的,行)向量,ygv也是. 产生的X和Y,规格相同,都是二维向量,高度为size(ygv,2),宽度为si ...

  6. [转] php foreach用法和实例

    PHP 4 引入了 foreach 结构,和 Perl 以及其他语言很像.这只是一种遍历数组简便方法.foreach 仅能用于数组,当试图将其用于其它数据类型或者一个未初始化的变量时会产生错误.有两种 ...

  7. echo命令的简单用法和实例

    在CentOS 6.8版本下,通过实例的形式,展现选项和参数的灵活运用,可以简明的了解echo的用法. 一.语法:echo [SHORT-OPTION]… [STRING]… :echo [选项]…[ ...

  8. Vue.directive()的用法和实例

    官网实例: https://cn.vuejs.org/v2/api/#Vue-directive https://cn.vuejs.org/v2/guide/custom-directive.html ...

  9. Liunx(centos8)下的yum的基本用法和实例

    yum 命令 Yum(全称为 Yellow dog Updater, Modified)是一个在Fedora和RedHat以及CentOS中的Shell前端软件包管理器.基于RPM包管理,能够从指定的 ...

随机推荐

  1. MySQL恢复备份读书笔记

    1. 任何执行时间长于 wait_timeout或interactive_timeout选项值得备份,都会导致会话被关闭,这也会隐含执行UNLOCK TABLES命令.2. 对于使用FLUSH TAB ...

  2. PHP简易计算器方法1

    <?phpheader("content-type:text/html;charset=utf-8");session_start();?><!DOCTYPE h ...

  3. Canvas、Paint、的简单使用及辅助类(Path、Shader、简介)

    1.Canvas类 作用:1.绘制各种图形.图片.字等.2.提供各种方法进行坐标变换(rotate.scale.skew.translate) 获取Canvas:一般是子类继承View并重写onDra ...

  4. ThinkPHP 3.1 404页面的设置

    在很多网站中都会有使用404页面的时候,在ThinkPHP框架中该如何设置呢,接下来我介绍其中一种方法 1.首先要在Lib/Action 下建立EmptyAction.class.php模块内容如下: ...

  5. GDB单步调试程序

    linux下gdb单步调试 用 GDB 调试程序 GDB 概述———— GDB 是 GNU开源组织发布的一个强大的 UNIX下的程序调试工具.或许,各位比较喜欢那种图形界面方式的,像 VC. BCB等 ...

  6. iOS中如何呼出另一个应用

    我们经常会遇到在一个应用里面呼出另一个应用的需求,比如在文档里面点击地址,调用safari来打开网页:比如在文件浏览器里面点击某种文件,自动激活一个应用来打开文件. iOS里面对于这样的需求使用URL ...

  7. Android系统移植与调试之------->如何修改Android设备的开机第一阶段Logo

    1.切换到~/mx0831-0525/device/other/TBDG1073/res_pack目录下 2.更换bootup和poweron文件 找一张bmp16位的图片去除后缀名将这两张都替换,转 ...

  8. js计算时间差,包括计算,天,时,分,秒

    收集两个计算时间差的计算方法代码片段: var date1=new Date(); //开始时间 var date2=new Date(); //结束时间 var date3=date2.getTim ...

  9. python升级导致的坑

    问题来源 问题往往都是这样来的突然,让我措手不及. 小孩没娘说来话长啊,操作系统是centos6.5因此默认自带的python是2.6.6的,突然有一天我要写一个关于kafka topic消费情况的监 ...

  10. 用Meta 取消流量器缓存实现每次访问都刷新页面方便调试

    如果想禁止浏览器从本地缓存中调阅页面,可以设置网页不保存在缓存中,每次访问都刷新页面,下面是Meta在这方便的用法,需要的朋友可以参考下: <!-- 禁止浏览器从本地缓存中调阅页面.--> ...