matlab 进行非均匀数据的插值和拟合(二)

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1. x = rand(100,1)*16 - 8;; e3 y+ T& d# d: U
   
2. y = rand(100,1)*16 - 8;# \9 `\" b# \# j4 H
   
3. r = sqrt(x.^2 + y.^2) + eps;
     F1 n' m2 ]4 A- w% t: q7 V: g, e/ B
4. z = sin(r)./r;0 R5 f9 h0 G% i- ?: H2 o' {
   
5. xlin = linspace(min(x),max(x),33);
   6 ?\" |( P% `9 V$ i) R2 i
6. ylin = linspace(min(y),max(y),33);
   - q% U& C2 }: Z. A/ W% g* M- ~
7. [X,Y] = meshgrid(xlin,ylin);\" b# w) ^% [& \( ?* p) p: p8 l9 r( H
   
8. Z = griddata(x,y,z,X,Y,'cubic');
   ' c+ ]2 U- ]7 h8 [: B
9. mesh(X,Y,Z) %interpolated
   : [6 Y3 o1 X2 S2 S- B# e# P
10. axis tight; hold on2 I\" A  J( D  l\" o4 ~0 N3 }
    
11. plot3(x,y,z,'.','MarkerSize',15) %nonuniform<i

复制代码

这段MATLAB代码生成了一个包含非均匀分布数据点的 3D 散点图，并在其上使用立体网格进行插值。以下是对代码的解释：
. |4 t; @9 q9 Q9 B4 W. c7 P
. B9 w9 {3 Q# f% c1.x 和 y 是在区间 [-8, 8] 内生成的100个随机点的 x 和 y 坐标。
2.r 是这些点到原点的距离，加上一个很小的值 eps 以避免除以零。
0 c# ]- a  N% \6 T9 j6 ^& K2 @3.z 是根据距离 r 计算的 sin(r)/r 的值。这种类型的函数在物理建模中经常用于描述波传播的形式。
4.xlin 和 ylin 是用于插值的均匀网格的 x 和 y 坐标。
5.meshgrid 函数用于创建 X 和 Y 矩阵，这些矩阵定义了整个均匀网格。
6.griddata 函数通过插值计算在均匀网格上的 Z 值。
% j! w6 I9 s0 P; ]  l) n: _7.mesh 函数用于绘制插值后的 3D 网格图。
8.axis tight 用于使坐标轴适应数据范围。
& w% m2 P' B/ z. C. R9.hold on 保持当前图形以便在其上添加更多的图形。
% [% K3 R3 @7 i* ]10.plot3 函数用于在原始非均匀数据点上绘制 3D 散点图，每个点用 "." 表示，点的大小为15。

' v8 _1 E) u) F, S- L/ \8 c+ U6 p7 k

具体结果如下图所示：

2 \" U- U5 W+ s5 B- W
" ?* A( [  @0 ^. Q% ~: S' n

; Q) ], S% k4 `9 y, H0 f* X/ ?
具体代码如下所示：
0 \( _- g. _& g" R' |' n  P; H9 P

" A, V' W! O) F, m& L
- U/ {' H9 m+ @% w3 }  N
* J8 E: }* i. }