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matlab如何求点,MATLAB「建议收藏」

在信号处理和图形分析运算的应用较为广泛,MATLAB提供了多种函数,可以满足不同的需求。...其中y为函数值矢量,x为自变量的取值范围,x与y的长度必须相同;xi为点的向量或者数组,method为方法选项。对于,MATLAB提供了如下几种方法。...在这4种方法,三次样条结果的平滑性最好,但如果输入数据不一致或数据点过近,就可能出现很差的效果。 【例4-39】 一维函数interp1应用与比较示例。...其中x和y为由自变量组成的数组,x与y的尺寸相同,z为二者相对应的函数值;xi和yi为数组,method为方法选项。interp1函数的4种方法也可以在interp2函数中使用。...这里以三维为例,其一般格式为: zi=interp3(x,y,z,v,xi,yi,zi,method) 其中x、y、z为由自变量组成的数组,x、y、z的尺寸相同,v为相应的函数值;xi、yi、zi为数组

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matlab 出错,MATLAB问题

若F(x)为多项式,称为多项式(或代数) ;常用的代数方法有:拉格朗日,牛顿。...Matlab采用的多项式都是分段法。从图形还可以看出,对解析函数,精度高;对有奇点的函数,精度低。多项式对靠近区间中点的部分插精度高,远离中点部分精度低。...三次样条是解决一维问题最常用的方法, Matlab实现三次样条的方法有: yi=interp1(x,y,xi,’spline’) 使用spline函数: yi=spline(x, y, xi...Method:(1)nearest 最邻近,(2)linear 双线性,(3)cubic双三次,默认为双线性。...例2:要在一山区修建公路,首先测得一些点的高程(见附件,表数据为坐标点的高程,单位:米,y轴正向为北)绘制该地地貌图。

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图像

) for ax, interp_method in zip(axes.flat, methods): ax.imshow(im,interpolation=interp_method)#图像...ax.set_title(str(interp_method), size=20) plt.tight_layout() plt.show() 算法:图像是在基于模型框架下,从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程...图像常见的算法可以分为两类:自适应和非自适应,如最近邻,双线性,双平方,双立方以及其他高阶方法等,应用于军事雷达图像、卫星遥感图像、天文观测图像、地质勘探数据图像、生物医学切片及显微图像等特殊图像及日常人物景物图像的处理...plt.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation) X表示图像数据 cmap表示将标量数据映射到色彩图 aspect表示控制轴的纵横比 interpolation表示方法

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pythongriddata的外_利用griddata进行二维

有时候会碰到这种情况: 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 的形式,而你只知道有限的点 \((x_i,y_i,z_i)\),你又需要局部的全数据,这时你就需要,一维的方法网上很多...,不再赘述,这里仅介绍二维的法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method=’linear...的第一维长度一样,是每个坐标的对应 \(z\) xi:需要的空间,一般用 numpy.mgrid 函数生成后传入 method:方法 nearest linear cubic fill_value...# 的目标 # 注意,这里和普通使用数组的维度、下标不一样,是因为如果可视化的话,imshow坐标轴和一般的不一样 x, y = np.mgrid[ end1:start1:step1 * 1j,...plt.imshow(grid, cmap=’jet’) # contourf jet gray plt.colorbar() plt.show() np.mgrid 函数每一个维度最后一个参数: 可以是实数的整数

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numpy

一、接口 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 其中,第一个参数是输入数组; 第二个参数是需要pad的,参数输入方式为:((before_1, after_1),..., after_N)),其中(before_1, after_1)表示第1轴两边缘分别填充before_1个和after_1个数值; 第三个参数是pad模式 ‘constant’——表示连续填充相同的,...每个轴可以分别指定填充值,constant_values=(x, y)时前面用x填充,后面用y填充,缺省填充0 ‘edge’——表示用边缘填充 ‘linear_ramp’——表示用边缘递减的方式填充...‘maximum’——表示最大填充 ‘mean’——表示均值填充 ‘median’——表示中位数填充 ‘minimum’——表示最小填充 ‘reflect’——表示对称填充 ‘symmetric...’——表示对称填充 ‘wrap’——表示用原数组后面的填充前面,前面的填充后面 参考:https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78713663

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最近邻、双线性、双三次

2.双线性 根据于待求点P最近4个点的像素,计算出P点的像素。...2)一般性 如上图,已知Q12,Q22,Q11,Q21,但是要的点为P点,这就要用双线性值了,首先在x轴方向上,对R1和R2两个点进行,这个很简单,然后根据R1和R2对P点进行,这就是所谓的双线性...说明:下式f(*)为*点处像素。...首先在 x 方向进行线性,得到: 然后在 y 方向进行线性,得到: 也即点P处像素: 3.双三次 假设源图像A大小为m*n,缩放K倍后的目标图像B的大小为M*N,即K=M/m。...A的每一个像素点是已知的,B是未知的,我们想要求出目标图像B每一像素点(X,Y)的,必须先找出像素(X,Y)在源图像A对应的像素(x,y),再根据源图像A距离像素(x,y)最近的16个像素点作为计算目标图像

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查找

概要 1.查找算法类似于二分查找,不同的是查找每次从自适应mid处开始查。 2.将这般查找的求mid索引的公式,low表示左边索引,high表示右边索引。...key就是我们前面说的findval 3.int midIndex = low + (high - low) * (key -arr[low]) / (arr[high] - arr[low]); //索引...1-100的数组 已有数组arr=[1,2,3....,100]; 假如我们需要查找的为1 使用二分查找的话,我们需要多次递归,才能1 使用查找算法 int mid = left + (right...对于数据量较大,关键字分部比较均匀的查找表来说,采用查找,速度较快。 关键子分布不均匀的情况下,该方法不一定比折半查找要好。...代码 public class InsertValueSearch { /// /// 查找算法(需要数组是有序的)

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matlab00_matlab样条

“matlab里a(i)~=0”的解释如下: 确定数组a的第i个元素是否不等于0。如果不等于0,则结果为true,否则为false。...分析:a(i)表示数组a的第i个元素,在Matlab,“~”表示非,“~=”表示不等于(≠)。...例如: 1、打开matlab并在命令窗口中输入示例数组 >> a = -1:3 2、确定a的第一个元素是否不等于0:>> a(1)~= 0 因为a的第一个元素等于-1并且满足不等于0的条件,所以结果为true...,并且显示结果为1 3、确定a的第二个元素是否不等于0:>> a(2)~= 0 因为a的第二个元素等于0并且不满足不等于0的条件,所以结果为false且显示结果为0 扩展资料: 关于matlab的“...X(:,i)代表所有行的第i列的子矩阵(冒号:表示所有); 最后一个单引号表示共轭转置,等效于实数字段的转置。 X(a,b)子矩阵是matlab的常用运算。

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外部数据到fluent变量

根据fluent的官方文档,文件格式说明: 3.19.2....例如要将外部数据(速度和压力)导入到fluent ?...瞬间就搞定了,如果搞不定那是因为数据格式有误,一顿操作后,绘图如下: ? 这个格式和我十几年前用的fluent6.3格式好像不一样,那时候不需要括号的。...《(计算)流体力学》的几个小程序,可在微信中点击体验: Blasius偏微分方程求解速度边界层 (理论这里) 理想流体在管道的有势流动 (源码戳这) 涡量-流函数法求解顶驱方腔流动...顺便,《(热工过程)自动控制》关于PID控制器的仿真可点击此处体验:PID控制演示小程序,(PID控制相关视频见:基础/整定/重要补充)。动画如下: ? (正文完!)

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【图像处理】详解 最近邻、线性、双线性、双三次「建议收藏」

在 离散数学 指在离散数据的基础上补连续函数,使得连续曲线 通过 全部给定的离散数据点。...而对于新图像因放大而的多出坐标点 (蓝色圈叉),则在原图像 找不到对应点 了,这可如何是好呢?这时,技术应运而生,旨在 通过某些规则/规范/约束,获取这些多出坐标点的像素。...在这种方法点 (x, y) 的像素灰度 f(x, y) 通过矩形网格 最近的十六个采样点的加权平均 得到,而 各采样点的权重由该点到待求点的距离确定,此距离包括 水平和竖直 两个方向上的距离...在几何运算,双线性内插法的平滑作用可能会使图像的细节产生退化,在进行放大处理时,这种影响更为明显。在其他应用,双线性的斜率不连续性会产生不希望的结果。...这类方法在过程采用同一种内核、无需考虑待像素点所处位置,以至于图像的高频部分 —— 边缘纹理等变得模糊,无法达到高清效果。

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