Matlab求解插值问题

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matlab插值方法

matlab插值方法

x 129 140 103.5 88 185.5 195 105
y 7.5 141.5 23 147 22.5 137.5 85.5
1.先在三维坐标画出原始数据,画出粗糙的温度分布曲图.
输入以下命令: x=1:5; y=1:3; temps=[82 81 80 82 84;79 63 61 65 81;84 84 82 85 86]; mesh(x,y,temps) 2.以平滑数据,在x、y方向上每隔0.2个单位的地方进行插值.
被插值点 的函数值
插值 节点
被插值点 插值方法
‘nearest’ 最邻近插值 ‘linear’ 双线性插值 ‘cubic’ 双三次插值 缺省时, 双线性插值
要求x0,y0单调;x,y可取为矩阵,或x取 行向量,y取为列向量,x,y的值分别不能超出 x0,y0的范围。
26
例:测得平板表面3*5网格点处的温度分别为: 82 81 80 82 84 79 63 61 65 81 84 84 82 85 86 试作出平板表面的温度分布曲面z=f(x,y)的图形。
例:在1-12的11小时内,每隔1小时测量一次温 度,测得的温度依次为:5,8,9,15,25,29,31, 30,22,25,27,24。试估计每隔1/10小时的温度 值。
hours=1:12; temps=[5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24]; h=1:0.1:12; t=interp1(hours,temps,h,'spline'); (直接输出数据将是很多的) plot(hours,temps,'+',h,t,hours,temps,'r:') %作图 xlabel('Hour'),ylabel('Degrees Celsius’)

matlab三次样条插值例题解析

matlab三次样条插值例题解析

文章标题:深度解析Matlab三次样条插值1. 前言在数学和工程领域中,插值是一种常见的数值分析技术,它可以用来估计不连续数据点之间的值。

而三次样条插值作为一种常用的插值方法,在Matlab中有着广泛的应用。

本文将从简单到复杂,由浅入深地解析Matlab中的三次样条插值方法,以便读者更深入地理解这一技术。

2. 三次样条插值概述三次样条插值是一种利用分段三次多项式对数据点进行插值的方法。

在Matlab中,可以使用spline函数来进行三次样条插值。

该函数需要输入数据点的x和y坐标,然后可以根据需要进行插值操作。

3. 三次样条插值的基本原理在进行三次样条插值时,首先需要对数据点进行分段处理,然后在每个分段上构造出一个三次多项式函数。

这些多项式函数需要满足一定的插值条件,如在数据点处函数值相等、一阶导数相等等。

通过这些条件,可以得到一个关于数据点的插值函数。

4. Matlab中的三次样条插值实现在Matlab中,可以使用spline函数来进行三次样条插值。

通过传入数据点的x和y坐标,可以得到一个关于x的插值函数。

spline函数也支持在已知插值函数上进行插值点的求值,这为用户提供了极大的灵活性。

5. 三次样条插值的适用范围和局限性虽然三次样条插值在许多情况下都能够得到较好的插值效果,但也存在一些局限性。

在数据点分布不均匀或有较大噪音的情况下,三次样条插值可能会出现较大的误差。

在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的插值方法。

6. 个人观点和总结通过对Matlab中三次样条插值的深度解析,我深刻地理解了这一插值方法的原理和实现方式。

在实际工程应用中,我会根据数据点的情况选择合适的插值方法,以确保得到准确且可靠的结果。

我也意识到插值方法的局限性,这为我在实际工作中的决策提供了重要的参考。

通过以上深度解析,相信读者已经对Matlab中的三次样条插值有了更加全面、深刻和灵活的理解。

在实际应用中,希望读者能够根据具体情况选择合适的插值方法,以提高工作效率和准确性。

matlab中积分插值求和

matlab中积分插值求和

matlab中积分插值求和在MATLAB中,积分插值求和是一种常见的数值计算方法,它可以用于近似计算函数的积分值。

本文将介绍积分插值求和的原理、方法和应用。

我们来了解一下积分插值的基本概念。

积分插值是一种通过在一定区间内取离散点的函数值,然后利用插值方法来求得函数在整个区间上的积分值的方法。

具体来说,我们可以将函数在区间上等分成若干小区间,然后在每个小区间上选取一些离散点,再通过插值方法来逼近函数在整个区间上的积分值。

在MATLAB中,有多种方法可以实现积分插值求和。

其中一种常用的方法是使用“trapz”函数,该函数可以通过梯形法则来计算函数在区间上的积分值。

具体来说,该函数会将区间分为多个小梯形,然后计算每个小梯形的面积,并将所有小梯形的面积相加,最后得到整个区间上的积分值。

除了“trapz”函数外,MATLAB还提供了其他一些函数和工具箱,可以用于实现积分插值求和。

例如,“quad”函数可以用于求解一维积分问题,而“quad2d”函数则可以用于求解二维积分问题。

此外,MATLAB的Symbolic Math Toolbox还提供了一些用于符号计算的函数,可以用于求解更复杂的积分插值问题。

在实际应用中,积分插值求和常常用于数值计算、信号处理、图像处理等领域。

例如,在数值计算中,我们经常需要对函数进行积分求和来估计某个变量的取值;在信号处理中,我们可以利用积分插值求和来计算信号的平均值、功率等特征;在图像处理中,我们可以利用积分插值求和来计算图像的亮度、对比度等参数。

总的来说,积分插值求和是一种常见而重要的数值计算方法,在MATLAB中有多种实现方式。

通过积分插值求和,我们可以近似计算函数在给定区间上的积分值,并广泛应用于各个领域。

MATLAB的强大功能和丰富的工具箱使得积分插值求和变得更加简单和高效,帮助我们解决了许多实际问题。

无论是学术研究还是工程实践,积分插值求和都是一种不可或缺的数值计算方法。

Matlab-非线性方程组求解插值

Matlab-非线性方程组求解插值

例如,求解高次方程组7x6-x3+x-1.5 = 0的根,
一般地,我们用符号 f(x) 来表示方程左端的
函数,方程的一般形式表示为 f(x)= 0 ,方程 的解称为方程的根或函数的零点。
4
化工实际问题的提出
通常,非线性方程的根不止一个,而任
何一种方法只能算出一个根。 因此,在求解非线性方程时,要给定 初始值或求解范围。
21
2 1.8 1.6 1.4
viscosity
1.2 1 0.8 0.6 0.4
0
10
20
30 T
40
50
60
22
习题2
• 对某NH3气体,当其对比压力pr=1.7476,Tr=1.106 时,用普遍化压缩因子法求出其压缩因子Z。 • 问题求解分析:普遍化压缩因子法的公式为 Z=Z0+wZ1,查表可得NH3的偏心因子w=0.25。 • Z0和Z1需通过pr和Tr的数据查表得到,如表1和2所 示。 表1 Z0值 表2 Z1值
• >> x=[1.1, 1.15]; y=[1.5, 2.0]; % 输入表格中的Tr和pr • >> zi0=[0.458, 0.3953; 0.5798, 0.476]; zi1=[0.1630, 0.0698; 0.1548 ,0.1667]; % 输入表格中对应的Tr和pr下的Z0和Z1 • >> z0=interp2(x,y,zi0,1.106,1.7476) % 用二维插值函数interp2计算Z0 • z0 =0.5083 • >> z1=interp2(x,y,zi1,1.106,1.7476) % 用二维插值函数interp2计算Z1 • z1 =0.1540 • 最终求得压缩因子Z=z0+w*z1=0.5468

matlab插值(详细 全面)

matlab插值(详细 全面)

Matlab中插值函数汇总和使用说明MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,'method')其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果;x,y为向量, 'method'表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种: 'method'是最邻近插值, 'linear'线性插值; 'spline'三次样条插值; 'cubic'立方插值.缺省时表示线性插值注意:所有的插值方法都要求x是单调的,并且xi不能够超过x的范围。

例如:在一天24小时内,从零点开始每间隔2小时测得的环境温度数据分别为12,9,9,10,18 ,24,28,27,25,20,18,15,13,推测中午12点(即13点)时的温度.x=0:2:24;y=[12 9 9 10 18 24 28 27 25 20 18 15 13];a=13;y1=interp1(x,y,a,'spline')结果为: 27.8725若要得到一天24小时的温度曲线,则:xi=0:1/3600:24;yi=interp1(x,y,xi, 'spline');plot(x,y,'o' ,xi,yi)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。

Matlab中插值函数汇总和使用说明

Matlab中插值函数汇总和使用说明

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)*x^2+...+p(n)*x^n,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。

Matlab求解插值问题

Matlab求解插值问题

Matlab求解插值问题在应用领域中;由有限个已知数据点;构造一个解析表达式;由此计算数据点之间的函数值;称之为插值..实例:海底探测问题某公司用声纳对海底进行测试;在5×5海里的坐标点上测得海底深度的值;希望通过这些有限的数据了解更多处的海底情况..并绘出较细致的海底曲面图..1、一元插值一元插值是对一元数据点x i;y i进行插值..线性插值:由已知数据点连成一条折线;认为相临两个数据点之间的函数值就在这两点之间的连线上..一般来说;数据点数越多;线性插值就越精确..调用格式:yi=interp1x;y;xi;’linear’ %线性插值zi=interp1x;y;xi;’spline’ %三次样条插值wi=interp1x;y;xi;’cubic’ %三次多项式插值说明:yi、zi、wi为对应xi的不同类型的插值..x、y为已知数据点..例:已知数据:求当x i=0.25时的y i的值..程序:x=0:.1:1;y=.3 .5 1 1.4 1.6 1 .6 .4 .8 1.5 2;yi0=interp1x;y;0.025;'linear'xi=0:.02:1;yi=interp1x;y;xi;'linear';zi=interp1x;y;xi;'spline';wi=interp1x;y;xi;'cubic';plotx;y;'o';xi;yi;'r+';xi;zi;'g';xi;wi;'k.-'legend'原始点';'线性点';'三次样条';'三次多项式'结果:yi0 = 0.3500要得到给定的几个点的对应函数值;可用:xi = 0.2500 0.3500 0.4500yi=interp1x;y;xi;'spline'结果:yi =1.2088 1.5802 1.34542、二元插值二元插值与一元插值的基本思想一致;对原始数据点x;y;z构造见上面函数求出插值点数据xi;yi;zi..单调节点插值函数;即x;y向量是单调的..调用格式1:zi=interp2x;y;z;xi;yi;’linear’‘liner’ 是双线性插值缺省调用格式2:zi=interp2x;y;z;xi;yi;’nearest’’nearest’ 是最近邻域插值调用格式3:zi=interp2x;y;z;xi;yi;’spline’‘spline’是三次样条插值说明:这里x和y是两个独立的向量;它们必须是单调的..z是矩阵;是由x和y确定的点上的值..z和x;y之间的关系是zi;:=fx;yi ;z:;j=fxj;y 即:当x变化时;z 的第i行与y的第i个元素相关;当y变化时z的第j列与x的第j个元素相关..如果没有对x;y赋值;则默认x=1:n; y=1:m..n和m分别是矩阵z的行数和列数..例2:已知某处山区地形选点测量坐标数据为:x=0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5y=0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6海拔高度数据为:z=89 90 87 85 92 91 96 93 90 87 8292 96 98 99 95 91 89 86 84 82 8496 98 95 92 90 88 85 84 83 81 8580 81 82 89 95 96 93 92 89 86 8682 85 87 98 99 96 97 88 85 82 8382 85 89 94 95 93 92 91 86 84 8888 92 93 94 95 89 87 86 83 81 9292 96 97 98 96 93 95 84 82 81 8485 85 81 82 80 80 81 85 90 93 9584 86 81 98 99 98 97 96 95 84 8780 81 85 82 83 84 87 90 95 86 8880 82 81 84 85 86 83 82 81 80 8287 88 89 98 99 97 96 98 94 92 87其地貌图为:对数据插值加密形成地貌图..程序:x=0:.5:5;y=0:.5:6;z=89 90 87 85 92 91 96 93 90 87 82 92 96 98 99 95 91 89 86 84 82 84 96 98 95 92 90 88 85 84 83 81 85 80 81 82 89 95 96 93 92 89 86 86 82 85 87 98 99 96 97 88 85 82 83 82 85 89 94 95 93 92 91 86 84 88 88 92 93 94 95 89 87 86 83 81 92 92 96 97 98 96 93 95 84 82 81 84 85 85 81 82 80 80 81 85 90 93 95 84 86 81 98 99 98 97 96 95 84 87 80 81 85 82 83 84 87 90 95 86 8880 82 81 84 85 86 83 82 81 80 8287 88 89 98 99 97 96 98 94 92 87;meshx;y;z %绘原始数据图xi=linspace0;5;50; %加密横坐标数据到50个yi=linspace0;6;80; %加密纵坐标数据到60个xii;yii=meshgridxi;yi; %生成网格数据zii=interp2x;y;z;xii;yii;'cubic'; %插值meshxii;yii;zii %加密后的地貌图hold on % 保持图形xx;yy=meshgridx;y; %生成网格数据plot3xx;yy;z+0.1;’ob’ %原始数据用‘O’绘出3、二元非等距插值调用格式:zi=griddatax;y;z;xi;yi;’指定插值方法’插值方法有:linear% 线性插值默认bilinear% 双线性插值cubic% 三次插值bicubic% 双三次插值nearest% 最近邻域插值例3:用随机数据生成地貌图再进行插值程序:x=rand100;14-2;y=rand100;14-2;z=x.exp-x.^2-y.^2;ti=-2:.25:2;xi;yi=meshgridti;ti; % 加密数据zi=griddatax;y;z;xi;yi;% 线性插值meshxi;yi;zihold onplot3x;y;z;'o'该例中使用的数据是随机形成的;故函数griddata可以处理无规则的数据..。

牛顿插值法matlab程序例题

牛顿插值法matlab程序例题

牛顿插值法是一种常用的数值分析方法,用于构造一个多项式函数,以便在给定的数据点上进行插值。

这个主题在数学和工程领域中有着广泛的应用,特别是在数据拟合和函数逼近方面。

牛顿插值法的核心思想是通过不断地添加新的数据点来构造一个多项式,并利用已知数据点来确定多项式的系数,从而实现对未知数据点的插值预测。

在Matlab中,实现牛顿插值法并不困难,我们可以利用已有的函数和工具来简化计算过程。

下面,我们将通过一个具体的例题来讲解如何使用Matlab编写牛顿插值法的程序,并分析其结果。

我们需要明确牛顿插值法的数学原理。

给定n个互不相同的节点\(x_0, x_1, ... , x_n\),以及在这些节点上的函数值\(f(x_0), f(x_1), ... , f(x_n)\),我们希望构造一个n次插值多项式p(x),满足p(x_i) = f(x_i),i=0,1,...,n。

牛顿插值多项式的一般形式为:\[p(x) = a_0 + a_1(x - x_0) + a_2(x - x_0)(x - x_1) + ... + a_n(x -x_0)(x - x_1)...(x - x_{n-1})\]其中,\[a_i\]表示插值多项式的系数。

通过牛顿插值法的迭代过程,可以逐步求解出这些系数,进而得到插值多项式的表达式。

接下来,我们将以一个具体的例题来演示如何在Matlab中实现牛顿插值法。

假设我们有如下的数据点和函数值:\(x = [1, 2, 3, 4]\)\(f(x) = [1, 4, 9, 16]\)我们希望利用这些数据点来构造一个插值多项式,并在给定的区间上进行插值计算。

在Matlab中,可以通过interp1函数来进行插值计算,该函数支持多种插值方法,包括牛顿插值法。

下面是一个简单的Matlab程序示例:```matlabx = [1, 2, 3, 4];y = [1, 4, 9, 16];xi = 2.5;yi = interp1(x, y, xi, 'spline');disp(['在x=',num2str(xi),'处的插值结果为:',num2str(yi)]);```在这段代码中,我们首先定义了给定的数据点x和对应的函数值y,然后利用interp1函数对x=2.5处的插值结果进行计算。

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Matlab求解插值问题
在应用领域中,由有限个已知数据点,构造一个解析表达式,由此计算数据点之间的函数值,称之为插值。

实例:海底探测问题
某公司用声纳对海底进行测试,在5×5海里的坐标点上测得海底深度的值,希望通过这些有限的数据了解更多处的海底情况。

并绘出较细致的海底曲面图。

1、一元插值
一元插值是对一元数据点(x i,y i)进行插值。

线性插值:由已知数据点连成一条折线,认为相临两个数据点之间的函数值就在这两点之间的连线上。

一般来说,数据点数越多,线性插值就越精确。

调用格式:yi=interp1(x,y,xi,’linear’) %线性插值
zi=interp1(x,y,xi,’spline’) %三次样条插值
wi=interp1(x,y,xi,’cubic’) %三次多项式插值说明:yi、zi、wi为对应xi的不同类型的插值。

x、y为已知数据点。

例:已知数据:
求当x i=0.25时的y i的值。

程序:
x=0:.1:1;
y=[.3 .5 1 1.4 1.6 1 .6 .4 .8 1.5 2];
yi0=interp1(x,y,0.025,'linear')
xi=0:.02:1;
yi=interp1(x,y,xi,'linear');
zi=interp1(x,y,xi,'spline');
wi=interp1(x,y,xi,'cubic');
plot(x,y,'o',xi,yi,'r+',xi,zi,'g*',xi,wi,'k.-')
legend('原始点','线性点','三次样条','三次多项式')
结果:yi0 = 0.3500
要得到给定的几个点的对应函数值,可用:
xi =[ 0.2500 0.3500 0.4500]
yi=interp1(x,y,xi,'spline')
结果:
yi =1.2088 1.5802 1.3454
2、二元插值
二元插值与一元插值的基本思想一致,对原始数据点(x,y,z)构造见上面函数求出插值点数据(xi,yi,zi)。

单调节点插值函数,即x,y向量是单调的。

调用格式1:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’linear’)
‘liner’ 是双线性插值(缺省)
调用格式2:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’nearest’)
’nearest’ 是最近邻域插值
调用格式3:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,’spline’)
‘spline’是三次样条插值
说明:这里x和y是两个独立的向量,它们必须是单调的。

z是矩阵,是由x和y确定的点上的值。

z和x,y之间的关系是z(i,:)=f(x,y(i)) ,z(:,j)=f(x(j),y) 即:当x变化时,z的第i行与y的第i个元素相关,当y变化时z的第j列与x的第j个元素相关。

如果没有对x,y赋值,则默认x=1:n, y=1:m。

n和m分别是矩阵z 的行数和列数。

例2:已知某处山区地形选点测量坐标数据为:
x=0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
y=0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6
海拔高度数据为:
z=89 90 87 85 92 91 96 93 90 87 82
92 96 98 99 95 91 89 86 84 82 84
96 98 95 92 90 88 85 84 83 81 85
80 81 82 89 95 96 93 92 89 86 86
82 85 87 98 99 96 97 88 85 82 83
82 85 89 94 95 93 92 91 86 84 88
88 92 93 94 95 89 87 86 83 81 92
92 96 97 98 96 93 95 84 82 81 84
85 85 81 82 80 80 81 85 90 93 95
84 86 81 98 99 98 97 96 95 84 87
80 81 85 82 83 84 87 90 95 86 88
80 82 81 84 85 86 83 82 81 80 82
87 88 89 98 99 97 96 98 94 92 87
其地貌图为:
对数据插值加密形成地貌图。

程序:
x=0:.5:5;
y=0:.5:6;
z=[89 90 87 85 92 91 96 93 90 87 82 92 96 98 99 95 91 89 86 84 82 84 96 98 95 92 90 88 85 84 83 81 85 80 81 82 89 95 96 93 92 89 86 86 82 85 87 98 99 96 97 88 85 82 83 82 85 89 94 95 93 92 91 86 84 88 88 92 93 94 95 89 87 86 83 81 92 92 96 97 98 96 93 95 84 82 81 84 85 85 81 82 80 80 81 85 90 93 95 84 86 81 98 99 98 97 96 95 84 87
80 81 85 82 83 84 87 90 95 86 88
80 82 81 84 85 86 83 82 81 80 82
87 88 89 98 99 97 96 98 94 92 87];
mesh(x,y,z) %绘原始数据图
xi=linspace(0,5,50); %加密横坐标数据到50个
yi=linspace(0,6,80); %加密纵坐标数据到60个
[xii,yii]=meshgrid(xi,yi); %生成网格数据
zii=interp2(x,y,z,xii,yii,'cubic'); %插值
mesh(xii,yii,zii) %加密后的地貌图
hold on % 保持图形
[xx,yy]=meshgrid(x,y); %生成网格数据
plot3(xx,yy,z+0.1,’ob’) %原始数据用‘O’绘出
3、二元非等距插值
调用格式:zi=griddata(x,y,z,xi,yi,’指定插值方法’) 插值方法有:linear% 线性插值 (默认)
bilinear% 双线性插值
cubic% 三次插值
bicubic% 双三次插值
nearest% 最近邻域插值
例3:用随机数据生成地貌图再进行插值
程序:
x=rand(100,1)*4-2;
y=rand(100,1)*4-2;
z=x.*exp(-x.^2-y.^2);
ti=-2:.25:2;
[xi,yi]=meshgrid(ti,ti); % 加密数据
zi=griddata(x,y,z,xi,yi);% 线性插值
mesh(xi,yi,zi)
hold on
plot3(x,y,z,'o')
该例中使用的数据是随机形成的,故函数griddata可以处理无规则的数据。

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