matlab三维线性插值,MATLAB三维插值与拟合 MATLAB三维插值与拟合
插值和拟合都是数据优化的⼀种⽅法，当实验数据不够多时经常需要⽤到这种⽅法来画图。在matlab中都有特定的函数来完成这些功能。这两种⽅法的确别在于：当测量值是准确的，没有误差时，⼀般⽤插值；当测量值与真实值有误差时，⼀般⽤数据拟合。 插值：
对于⼀维曲线的插值，⼀般⽤到的函数yi=interp1(X,Y,xi,method) ，其中method包括nearst，linear，spline，cubic。
对于⼆维曲⾯的插值，⼀般⽤到的函数zi=interp2(X,Y,Z,xi,yi,method)，其中method也和上⾯⼀样，常⽤的是cubic。
拟合：
对于⼀维曲线的拟合，⼀般⽤到的函数p=polyfit(x,y,n)和yi=polyval(p,xi)，这个是最常⽤的最⼩⼆乘法的拟合⽅法。
卫生部副部长
对于⼆维曲⾯的拟合，有很多⽅法可以实现，但是我这⾥⾃⼰⽤的是Spline Toolbox⾥⾯的函数功能。具体使⽤⽅法可以看后⾯的例⼦。
原始数据
x=[1:1:15];
y=[1:1:5];
z=[0.2 0.24 0.25 0.26 0.25 0.25 0.25 0.26 0.26 0.29 0.25 0.29;
0.27 0.31 0.3 0.3 0.26 0.28 0.29 0.26 0.26 0.26 0.26 0.29;
0.41 0.41 0.37 0.37 0.38 0.35 0.34 0.35 0.35 0.34 0.35 0.35;
0.41 0.42 0.42 0.41 0.4 0.39 0.39 0.38 0.36 0.36 0.36 0.36;
0.3 0.36 0.4 0.43 0.45 0.45 0.51 0.42 0.4 0.37 0.37 0.37];
z是⼀个5乘12的矩阵。
直接⽤原始数据画图如下：
笼天地于形内 挫万物于笔端
surf(x,y,z)
title(’Original data Plot’);
xlabel(’X'), ylabel(’Y'), zlabel(’Z'),
colormap, colorbar;
mas-084axis([0 15 0 6 0.15 0.55])；
先考虑插值，需要⽤到的函数interp2派丽奥
x1=1:0.2:12;
y1=1:0.2:5;
[x2,y2]=meshgrid(x1,y1);
t11=interp2(x,y,z,x2,y2,’cubic’);
surf(x1,y1,t11)
title(’After Fit data Plot’);
xlabel(’X'), ylabel(’Y'), zlabel(’Z'),
colormap, colorbar;
然后考虑拟合
ky = 3; knotsy = augknt([0:2.5:13],ky);
sp = spap2(knotsy,ky,y,z);
yy = 0:.5:12; vals = fnval(sp,yy);
coefsy = fnbrk(sp,’c');
kx = 5; knotsx = augknt([1:4:5],kx);
sp2 = spap2(knotsx,kx,x,coefsy.’);
coefs = fnbrk(sp2,’c').’;
挤出机螺杆设计xv = 1:.25:5; yv = 1:.5:12;
values = spcol(knotsx,kx,xv)*coefs*spcol(knotsy,ky,yv).’;
surf(yv,xv,values)
title(’After Polynal data Plot’);
xlabel(’X'), ylabel(’Y'), zlabel(’Z');
台湾光复colormap, colorbar;
axis([0 15 0 6 0.2 0.55])；
效果从上⾯三个图上⾯已经看出来了。基本上满⾜了现在画图的要求，如果测量值⽐较精确，我们选择第⼆种⽅法插值法来画图，如果觉得测量值不是很精确需要⽤拟合的⽅法的话，那当然⽤第三种⽅法了。关于Spline Toolbox当然还有更多应⽤，还有就是⾥⾯参数设置为什么要这样设，该怎样设要写下来估计再写⼀整页都写不完，所以还是⼤家感兴趣的⾃⼰去看帮助⽂档好了，⾥⾯有详细介绍。
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