T = interp1〔hours,temps,[3.2 6.5 7.1 11.7],’spline’〕 % 三次样条插值 计算结果: t = T= 比拟发现,样条插值和线性插值的结果不同。因为插值是一个估计或猜想的过程,应用不同的估计规如此将导致不同的结果。 一个最常用的样条插值是对数据进展平滑。即给定一组数据,使用样条插值在更细的间隔内求值。
对函数fx11x2在55区间以01为步长分别进行lagrange插值和分段线性插值通过作图比较两种插值结果结果一 题目 用matlab对函数进行lagrange插值和分段线性插值对函数f(x)=1/(1+x^2)在[-5,5]区间以0.1为步长分别进行lagrange插值和分段线性插值,通过作图比较两种插值结果求程序和用法 答案 sorry啦相关...
%interp1对sin函数进行分段线性插值,调用interp1的时候,默认的是分段线性插值 y1=interp1(x,y,xx); figure plot(x,y,'o',xx,y1,'r') title('分段线性插值') %临近插值 y2=interp1(x,y,xx,'nearest'); figure plot(x,y,'o',xx,y2,'r'); title('临近插值') %球面线性插值 y3=interp1(x,...
axis([0 1 -inf inf])其实都已经画完了，只是你的x轴和y轴在最后作图的时候被限定了范围，所以看起来像没有画上去。加了上面代码之后可以得出如下图：
还可以这样写代码，完全利用matlab的矩阵优势,而且没有调用任何函数：clear clc x=[0.0, 0.1, 0.195, 0.3, 0.401, 0.5];f=[0.39894,0.39695,0.39142,0.38138,0.36812,0.35206];x_in = str2double(inputdlg('Enter X data:','Input Data',1,{'0.2'}));index=(x(1:end-1...
用MATLAB作函数插值 一维插值函数: yi=interp1(x,y,xi,'method') xi处的插 值结果 插值节点 被插值点 插值方法 注意:所有的插值方法 都要求x是单调的,并且xi不能够超过x的范 围。 ‘nearest’ :最邻近插值 ‘linear’ : 线性插值; ‘spline’ : 三次样条插 值; ‘cubic’ : 立方插值。 缺省时: 分段...
opencv Python 双线性插值函数 双线性插值 matlab, 本设计预实现720P到1080P的图像放大,输入是YUV444数据,分量像素位宽为10bit,采用的算法为双线性插值法,开发平台是xiinxK7开发板。 双线性插值法即双次线性插值,首先在横向线性插
matlab 插值问题?高维插值: 对于二维插值的几种方法:最邻近插值、分片线性插值、双线性插值、三次插值、组合插值等,利用如下函数进行插值计算,观察其插值效果变化,得出什么结论? f(x,y)=3/10+sin((16/15)*x-e+sin^2((16/15)*x-e)+sin((16/15)*y-e)+sin((16/15)*y-e); 参数e =1~2;x,y ...
3)使用分段线性插值函数可以有效的提高精度,但是插值函数不够光滑,只能保证连续性。 4)使用三次自然样条插值函数具有较高的精度,同时插值函数也有一定的光滑性,至少是C2的。 5)对于被插值函数有间断的情况,插值函数在间断点附近仍有稍许偏差,例如题目2中的被插值函数在自变量x=0处有间断。 Matlab的源程序代码: ...
matlab中有分段线性插值函数 假如曲线表达式为y=1/(1+x^2)具体画图为 x=-5:1:5;y=1./(1+x.^2);x0=-5:0.05:5;y1=interp1(x,y,x0,'linear');%求分段线性插值函数在x0上的值 plot(x0,y1,'.');%分段线性插值图像 legend('分段线性插值曲线')