matlab 进行非均匀数据的插值和拟合(二)

2744557306

1. x = rand(100,1)*16 - 8;
   ' I+ h! J! ~$ ]% j& U3 V
2. y = rand(100,1)*16 - 8;
   0 a8 d3 u7 `8 Q' u; H: ~8 q
3. r = sqrt(x.^2 + y.^2) + eps;# R0 k' @( ?% @* e0 p) ?! b
   
4. z = sin(r)./r;2 o. Y$ m. F- f4 O0 v9 d8 w- b
   
5. xlin = linspace(min(x),max(x),33);- z) H$ z/ T; D3 I) y8 O\" m$ {* }
   
6. ylin = linspace(min(y),max(y),33);
   & v. a% h/ [! a3 t' h
7. [X,Y] = meshgrid(xlin,ylin);; j7 q! q) p8 O+ R
   
8. Z = griddata(x,y,z,X,Y,'cubic');
   \" ^( z0 |3 ]9 c/ a9 I
9. mesh(X,Y,Z) %interpolated
   1 P) }' G; k7 W: h8 C. N
10. axis tight; hold on
    0 ~4 t( c. J6 X+ p
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：
0 J8 t1 T' ^6 O* Q2 y2 Z7 i& z5 N1 H
( ^. a- I2 Y( s5 c3 w1.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。
6 ]" g9 z% F7 A& O7 N3 Y4 r3.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。
& A9 m8 Y6 h% P* v. E' q$ p/ c6.griddata 函数通过插值计算在均匀网格上的 Z 值。
. \1 Z% m4 }" J7 p7.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。
& R% A4 X5 T6 x! y. L9.hold on 保持当前图形以便在其上添加更多的图形。
5 O+ X3 ~9 T4 `" a" H10.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。

: E+ ~' y! K8 l4 A

具体结果如下图所示：

7 p3 v+ n$ }1 l" |, ~
, N& E/ ]& @" g# F2 Q2 U6 u$ B具体代码如下所示：




2 O  w# O! L1 n5 s# e& b