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二维网格数据插值meshgrid格式
Vq = interp2 (X, Y, V, Xq Yq)
Vq = interp2 (V, Xq Yq)
Vq = interp2 (V)
Vq = interp2 (V, k)
Vq = interp2 (___、方法)
Vq = interp2 (___、方法、extrapval)
例子
矢量量化= interp2 (X, Y,V,Xq, Yq)返回两个变量的函数的插值在特定查询使用线性插值点。结果总是通过的原始采样功能。X和Y包含采样点的坐标。V包含在每个采样点对应的函数值。Xq和Yq包含查询点的坐标。
矢量量化= interp2 (X, Y,V,Xq, Yq)
矢量量化
X, Y
V
Xq, Yq
X
Y
Xq
Yq
矢量量化= interp2 (V,Xq, Yq)假定一个默认的网格采样点。默认的网格点覆盖矩形区域,X = 1: n和Y = 1: m,在那里[m, n] =大小(V)。当你想使用这个语法节约内存,不关心绝对点之间的距离。
矢量量化= interp2 (V,Xq, Yq)
X = 1: n
Y = 1: m
[m, n] =大小(V)
矢量量化= interp2 (V)返回的插值细化网格划分形成的样本值之间的时间间隔在每个维度。
矢量量化= interp2 (V)
矢量量化= interp2 (V,k)返回的插值细化网格由反复减半的间隔k在每一个维度。这将导致2 ^ k - 1插值点之间的样本值。
矢量量化= interp2 (V,k)
k
2 ^ k - 1
矢量量化= interp2 (___,方法)指定一个替代插值方法:“线性”,“最近的”,“立方”,“makima”,或样条的。默认的方法是“线性”。
矢量量化= interp2 (___,方法)
方法
“线性”
“最近的”
“立方”
“makima”
样条的
矢量量化= interp2 (___,方法,extrapval)还指定了extrapval,一个标量值分配给所有查询,在采样点的领域之外。
矢量量化= interp2 (___,方法,extrapval)
extrapval
如果您省略了extrapval查询参数域以外的样本点,然后根据方法论点interp2返回以下之一:
interp2
外推值样条的和“makima”方法
南值其他插值方法
南
全部折叠
粗样品的山峰函数。
山峰
(X, Y) = meshgrid(三3);V =山峰(X, Y);
画出粗采样。
图冲浪(X, Y, V)标题(“原始采样”);
创建查询网格间距为0.25。
[Xq, Yq] = meshgrid (3:0.25:3);
在查询点插入。
Vq = interp2 (X, Y, V, Xq Yq);
策划的结果。
图冲浪(Xq, Yq Vq);标题(线性插值使用细网格的);
粗样品峰函数。
(X, Y) = meshgrid(三3);V =山峰(7);
查询点插入,并指定立方插值。
Vq = interp2 (X, Y, V, Xq, Yq“立方”);
图冲浪(Xq, Yq Vq);标题(三次插值在细网格的);
一些图像数据加载到工作区。
负载flujet.matcolormap灰色的
孤立的一个小区域形象和丢给单精度。
V =单(X (200:300 1:25));
显示图像区域。
显示亮度图像(V);轴从标题(原始图像的)
插入插值通过不断细化网格的划分之间的间隔点在每个维度的5倍。
Vq = interp2 (V, 5);
显示结果。
显示亮度图像(Vq);轴从标题(线性插值的)
粗样本函数范围,(2,2)在这两个维度。
(2,2)
(X, Y) = meshgrid (2:0.75:2);R =√X。^ 2 + y ^ 2) +每股收益;V =罪(R)。/ (R);
图冲浪(X, Y, V) xlim ([4 4]) ylim([4 4])标题(“原始采样”)
创建查询网格域之外的扩展X和Y。
[Xq, Yq] = meshgrid (3:0.2:3);
执行域内的三次插值X和Y并分配所有查询,不为零。
Vq = interp2 (X, Y, V, Xq, Yq“立方”,0);
图冲浪(Xq, Yq Vq)标题(的三次插值Vq = 0域X和Y的外);
样网格点,指定为真正的矩阵或向量。样例网格点必须是唯一的。
如果X和Y矩阵,那么它们包含的坐标完整的网格(meshgrid格式)。使用meshgrid函数创建X和Y矩阵在一起。两个矩阵必须是相同的大小。
meshgrid
如果X和Y向量,然后他们被当作什么网格向量。的值必须在两个向量严格单调增加或减少。
例子:(X, Y) = meshgrid (1:30, 10:10)
(X, Y) = meshgrid (1:30, 10:10)
数据类型:单|双
单
双
样本值,指定为一个真正的或复杂的矩阵。的尺寸要求V取决于大小的X和Y:
如果X和Y是矩阵代表一个完整的网格(在吗meshgrid格式),然后V必须是一样的尺寸吗X和Y。
如果X和Y是网格向量,然后呢V必须是一个矩阵包含长度(Y)行和长度(X)列。
长度(Y)
长度(X)
如果V包含复数interp2实部和虚部分别插入。
例子:兰特(10,10)
兰特(10,10)
数据类型:单|双复数的支持:金宝app是的
查询点,指定为一个真正的标量、向量、矩阵,或数组。
如果Xq和Yq是标量,那么他们一个查询点的坐标。
如果Xq和Yq是不同方向的向量,然后呢Xq和Yq被视为网格向量。
如果Xq和Yq向量的大小和方向,然后呢Xq和Yq被视为散点在二维空间中。
如果Xq和Yq矩阵,那么他们代表一个完整的查询点(网格meshgrid格式)或分散点。
如果Xq和Yq一天数组,那么他们代表分散点在二维空间中。
例子:[Xq, Yq] = meshgrid ((1:0.1:10), (5:0.1:0))
[Xq, Yq] = meshgrid ((1:0.1:10), (5:0.1:0))
1
细分因素,指定为一个真正的、非负整数标量。这个值指定的次数不断分裂的间隔在每个维度细化网格。这将导致2 ^ k - 1插值点之间的样本值。
如果k是0,然后矢量量化是一样的V。
0
interp2 (V, 1)是一样的interp2 (V)。
interp2 (V, 1)
interp2 (V)
下面的插图显示了插值数据的位置(红色)在9个样本值(黑色)k = 2。
k = 2
例子:interp2 (V, 2)
interp2 (V, 2)
插值方法,指定为这个表的选项之一。
至少需要两个网格点在每一个维度
需要更多的内存比“最近的”
需要两个网格点在每一个维度。
最快的计算和内存需求
网格必须均匀间距在每个维度,但间距不需要相同的维度
至少需要4分在每个维度
需要更多的内存和计算时间“线性”
至少需要2点在每一个维度
产生更少的波动比样条的
计算时间通常小于样条的,但内存需求是相似的
需要在每个维度四分
需要更多的内存和计算时间“立方”
函数值之外的领域X和Y,指定为一个真正的或复杂的标量。interp2返回这个常数值为所有点的领域之外X和Y。
例子:5
5
例子:5 + 1我
5 + 1我
内插的价值观,作为一个真实的或复杂的标量,返回向量或矩阵。的大小和形状矢量量化取决于您所使用的语法和,在某些情况下,大小和输入参数的值。
Xq interp2 (X, Y, V, Yq)
interp2 (V, Xq, Yq)
大小(Vq) = (1)
大小(Xq) = (100 1)
大小(Yq) = (100 1)
大小(Vq) = (100 1)
长度(Yq)
长度(Xq)
大小(Xq) = (100)
大小(Yq) = 50 [1]
大小(Vq) = (100)
大小(Xq) = 50 [25]
大小(Yq) = 50 [25]
大小(Vq) = 50 [25]
interp2 (V, k)
矩阵的行数是:2 ^ k *(大小(V, 1) 1) + 1,的列数是:2 ^ k *(大小(V, 2) 1) + 1
2 ^ k *(大小(V, 1) 1) + 1
2 ^ k *(大小(V, 2) 1) + 1
大小(V) = 20 [10]
大小(Vq) = (77)
一组值,总是增加或减少,而逆转。例如,序列,一个= [2 4 6 8]严格单调增加。这个序列,b = (2 4 4 6 8)不是严格单调,因为没有改变之间的价值b (2)和b (3)。这个序列,c = (2 4 6 8 6)包含一个逆转之间c (4)和c (5),所以它不单调。
一个= [2 4 6 8]
b = (2 4 4 6 8)
b (2)
b (3)
c = (2 4 6 8 6)
c (4)
c (5)
为interp2,完整的电网是一对矩阵的元素代表一个网格点的矩形区域。一个矩阵包含了x坐标,另一个矩阵包含了y坐标。中的值x矩阵是严格单调沿着行和增加。沿着它的列的值不变。中的值y沿着列矩阵严格单调增加。沿行常数的值。使用meshgrid函数来创建一个完整的网格,您可以通过interp2。
例如,下面的代码创建了一个完整的区域电网,≤1x≤≤3和1y≤4:
(X, Y) = meshgrid (1:3 (1:4))
X = 1 0 1 2 3 1 0 1 2 3 1 0 1 2 3 1 0 1 2 3 Y = 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4
网格向量是一个更紧凑的格式来表示一个网格比完整的网格。这两种格式之间的关系和矩阵的样本值V是
为interp2、网格向量由一对向量定义x- - -y在一个网格坐标。行向量定义了x坐标和列向量定义了y坐标。
例如,下面的代码创建网格向量指定地区,≤1x≤≤3和1y≤4:
x = 1:3;y = (1:4) ';
为interp2散点包含两个数组定义的集合点分布在二维空间。一个数组包含x坐标,另一个包含y坐标。
例如,下面的代码指定点,(7),(3),(4,1)和(10、9):
x = [2 5;4 10];y = [7 3;1 9];
使用笔记和限制:
Xq和Yq必须是相同的大小。使用meshgrid评估在一个网格。
为达到最佳效果,提供X和Y向量。这些向量中的值必须严格单调增加。
代码生成不支持金宝app“makima”插值方法。
为“立方”网格插值的方法,如果没有统一的间距,一个错误的结果。在这种情况下,使用样条的插值方法。
当你使用,等待最好的结果样条的插值方法:
使用meshgrid创建输入Xq和Yq。
用少量的插值点相对于的尺寸V。插值在大量分散的点可以是低效的。
V必须是一个双或单二维数组。V可以真实的或复杂的。V不能一个向量。
X和Y必须:
有相同的类型(双或单)。
是有限的向量或二维数组和增加nonrepeating元素对应的维度。
与笛卡尔轴时一致X和Ynonvector二维数组(如果他们生产的吗meshgrid)。
有尺寸一致V。
Xq和Yq必须是相同类型的向量或数组(双或单)。如果Xq和Yq数组,那么他们必须有相同的大小。如果它们与不同长度向量,那么他们必须有不同的取向。
方法必须“线性”,“最近的”,或“立方”。
不支持的推断out-of-boundary输入。金宝app
有关更多信息,请参见运行在GPU MATLAB函数(并行计算工具箱)。
griddata|griddedInterpolant|interp1|interp3|interpn|meshgrid|scatteredInterpolant
griddata
griddedInterpolant
interp1
interp3
interpn
scatteredInterpolant
您有一张这本Beispiels abgeanderte版本。您这本Beispiel麻省理工学院古老Anderungen offnen吗?
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