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Matlab中插值函数汇总和使用说明以下内容的参考地址:/blog/article.asp?id=28904已知向量x,y,通过x,y求出向量xi的插值的值1、分段线性插值yi=interp1(x,y,xi)或yi=interp1(x,y,linear)2、多项式插值多项式为y=p(1)*x+p(2)*x2+.+p(n)*xn,则可以用p=polyfit(x,y,n),(n是多项式的最高次数)求出系数向量p,然后用y=polyval(p,xi)求出向量xi的函数值y3、三次样条插值yi=interp1(x,y,xi,spline)或yi=spline(x,y,xi)或pp=interp1(x,y,spline,pp),然后pp=spline(x,y)-yi=ppval(pp,xi)4、分段三次埃尔米特yi=interp1(x,y,xi,pchip)或yi=pchip(x,y,xi)或pp=interp1(x,y,pchip,pp) pp=pchip(x,y)-yi=pppval(pp.xi)以下内容的参考地址:/s/blog_6056e8800100k3xf.html命令1 interp1功能一维数据插值(表格查找)。该命令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f(x)由所给数据决定。x:原始数据点Y:原始数据点xi:插值点Yi:插值点格式(1)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。(2)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。(3)yi = interp1(x,Y,xi,method)用指定的算法计算插值:nearest:最近邻点插值,直接完成计算;linear:线性插值(缺省方式),直接完成计算;spline:三次样条函数插值。对于该方法,命令interp1 调用函数spline、ppval、mkpp、umkpp。这些命令生成一系列用于分段多项式操作的函数。命令spline 用它们执行三次样条函数插值;pchip:分段三次Hermite 插值。对于该方法,命令interp1 调用函数pchip,用于对向量x 与y 执行分段三次内插值。该方法保留单调性与数据的外形;cubic:与pchip操作相同;v5cubic:在MATLAB 5.0 中的三次插值。对于超出x 范围的xi 的分量,使用方法nearest、linear、v5cubic的插值算法,相应地将返回NaN。对其他的方法,interp1 将对超出的分量执行外插值算法。(4)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。(5)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。例1 x = 0:10; y = x.*sin(x);xx = 0:.25:10; yy = interp1(x,y,xx);plot(x,y,kd,xx,yy) 复制代码例2 year = 1900:10:2010; product = 75.995 91.972 105.711 123.203 131.669 150.697 179.323 203.212 226.505249.633 256.344 267.893 ;p1995 = interp1(year,product,1995)x = 1900:1:2010;y = interp1(year,product,x,pchip);plot(year,product,o,x,y) 复制代码插值结果为: p1995 =252.9885 复制代码命令2 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)。(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)。(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。例3: X,Y = meshgrid(-3:.25:3);Z = peaks(X,Y);XI,YI = meshgrid(-3:.125:3);ZZ = interp2(X,Y,Z,XI,YI);surfl(X,Y,Z);hold on;surfl(XI,YI,ZZ+15)axis(-3 3 -3 3 -5 20);shading flathold off 复制代码例4 years = 1950:10:1990;service = 10:10:30;wage = 150.697 199.592 187.625179.323 195.072 250.287203.212 179.092 322.767226.505 153.706 426.730249.633 120.281 598.243;w = interp2(service,years,wage,15,1975) 复制代码插值结果为: w =190.6288 复制代码命令3 interp3功能 三维数据插值(查表)格式(1)VI = interp3(X,Y,Z,V,XI,YI,ZI)找出由参量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。其中Y1,Y2,Y3 为用命令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。(2)VI = interp3(V,XI,YI,ZI)缺省地, 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。(3)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)。(4)VI = interp3(.,method) %用指定的算法method 作插值计算:linear:线性插值(缺省算法);cubic:三次插值;spline:三次样条插值;nearest:最邻近插值。说明 在所有的算法中,都要求X,Y,Z 是单调且有相同的格点形式。当X,Y,Z 是等距且单调时,用算法*linear,*cubic,*nearest,可得到快速插值。例5 x,y,z,v = flow(20);xx,yy,zz = meshgrid(.1:.25:10, -3:.25:3, -3:.25:3);vv = interp3(x,y,z,v,xx,yy,zz);slice(xx,yy,zz,vv,6 9.5,1 2,-2 .2); shading interp;colormap cool 复制代码命令4 interpft功能 用快速Fourier 算法作一维插值格式(1)y = interpft(x,n)返回包含周期函数x 在重采样的n 个等距的点的插值y。若length(x)=m,且x 有采样间隔dx,则新的y 的采样间隔dy=dx*m/n。注意的是必须nm。若x 为一矩阵,则按x 的列进行计算。返回的矩阵y 有与x 相同的列数,但有n 行。(2)y = interpft(x,n,dim)沿着指定的方向dim 进行计算命令5 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。命令6 spline功能 三次样条数据插值格式(1)yy = spline(x,y,xx)对于给定的离散的测量数据x,y(称为断点),要寻找一个三项多项式y = p(x) ,以逼近每对数据(x,y)点间的曲线。过两点(xi, yi) 和(xi+1, yi+1) 只能确定一条直线,而通过一点的三次多项式曲线有无穷多条。为使通过中间断点的三次多项式曲线具有唯一性,要增加两个条件(因为三次多项式有4 个系数):a三次多项式在点(xi, yi) 处有: p¢i(xi) = p¢i(xi) ;b三次多项式在点(xi+1, yi+1) 处有: p¢i(xi+1) = pi¢(xi+1) ;cp(x)在点(xi, yi) 处的斜率是连续的(为了使三次多项式具有良好的解析性,加上的条件);dp(x)在点(xi, yi) 处的曲率是连续的;对于第一个和最后一个多项式,人为地规定如下条件: p¢1¢(x) = p¢2¢(x) p¢n¢(x) = p¢n¢-1(x)上述两个条件称为非结点(not-a-knot)条件。综合上述内容,可知对数据拟合的三次样条函数p(x)是一个分段的三次多项式:ï ïîï ï£ ££ ££ £=n n n+12 2 31 1 2p (x) x x xp (x) x x xp (x) x x xp(x)L L L L其中每段pi(x) 都是三次多项式。该命令用三次样条插值计算出由向量x 与y 确定的一元函数y=f(x)在点xx 处的值。若参量y 是一矩阵,则以y 的每一列和x 配对,再分别计算由它们确定的函数在点xx 处的值。则yy 是一阶数为length(xx)*size(y,2)的矩阵。(2)pp = spline(x,y)返回由向量x 与y 确定的分段样条多项式的系数矩阵pp,它可用于命令ppval、unmkpp 的计算。例6对离散地分布在y=exp(x)sin(x)函数曲线上的数据点进行样条插值计算: x = 0 2 4 5 8 12 12.8 17.2 19.9 20; y = exp(x).*sin(x);xx = 0:.25:20;yy = spline(x,y,xx);plot(x,y,o,xx,yy) 复制代码命令7 interpn功能 n 维数据插值(查表)格式(1)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。它们将通过命令ndgrid生成同型的矩阵, 再作计算。若点(Y1,Y2,Yn) 中有位于点(X1,X2,Xn)之外的点,则相应地返回特殊变量NaN。VI = interpn(V,Y1,Y2,Yn) %缺省地,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 次递归计算,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)。VI = interpn(,method) %用指定的算法method 计算:linear:线性插值(缺省算法);cubic:三次插值;spline:三次样条插值法;nearest:最邻近插值算法。命令8 meshgrid功能 生成用于画三维图形的矩阵数据。格式 X,Y = meshgrid(x,y) 将由向量x,y(可以是不同方向的)指定的区域min(x),max(x) , min(y) , max(y) 用直线x=x(i),y=y(j) ( i=1,2,length(x) ,j=1,2,length(y))进行划分。这样,得到了length(x)*length(y)个点,这些点的横坐标用矩阵X 表示,X 的每个行向量与向量x 相同;这些点的纵坐标用矩阵Y 表示,Y 的每个列向量与向量y 相同。其中X,Y可用于计算二元函数z=f(x,y)与三维图形中xy 平面矩形定义域的划分或曲面作图。X,Y = meshgrid(x) %等价于X,Y=meshgrid(x,x)。X,Y,Z = meshgrid(x,y,z) %生成三维阵列X,Y,Z,用于计算三元函数v=f(x,y,z)或三维容积图。例7 X,Y = meshgrid(1:3,10:14) 复制代码计算结果为: X =1 2 31 2 31 2 31 2 31 2 3Y =10 10 1011 11 1112 12 1213 13 1314 14 14 复制代码命令9 ndgrid功能 生成用于多维函数计算或多维插值用的阵列格式 X1,X2,Xn = ndgrid(x1,x2,xn) %把通过向量x1,x2,

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