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Mr.Right

不顾一切的去想,于是我们有了梦想。脚踏实地的去做,于是梦想成了现实。

 
 
 

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人生一年又一年,只要每年都有所积累,有所成长,都有那么一次自己认为满意的花开时刻就好。即使一时不顺,也要敞开胸怀。生命的荣枯并不是简单的重复,一时的得失不是成败的尺度。花开不是荣耀,而是一个美丽的结束,花谢也不是耻辱,而是一个低调的开始。

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二维griddata和interp2时域插值/上采样,Matlab  

2014-12-24 12:59:14|  分类: 学习 |  标签: |举报 |字号 订阅

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%{ matlab的griddata和interp2二维数据内插值函数
二者均是常用的二维差值方法,两者的区别是: 1) interp2的插值数据必须是矩形域,即已知数据点(X, Y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成。
2) 而griddata函数的已知数据点(x,y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果。griddata(x, y, z, X, Y,'v4') v4是一种插值算法,
没有具体的名字,原文称为“MATLAB 4 griddata method”,是一种很圆滑的差值算法,效果不错。x和y提供的已知矢量数据点,X和Y是需要插值的X, Y坐标网格。
当然也可以其他数据,但是那样绘图的时候就比较麻烦,不能使用mesh等,只能使用trimesh。
%}

close all; clear;

%% griddata, Demo 1
xy = -2.5 + 5*gallery('uniformdata',[200 2],0);
x = xy(:,1); % checkpoint: plot(x), plot(y)
y = xy(:,2); 
v = x.*exp(-x.^2-y.^2);

[xq,yq] = meshgrid(-2:.2:2, -2:.2:2);
% Note: x,y,v are vectors, vq is a matrix
vq = griddata(x,y,v,xq,yq);

figure; mesh(xq,yq,vq); hold on; plot3(x,y,v,'o');
h = gca; h.XLim = [-2.7 2.7]; h.YLim = [-2.7 2.7];
figure; contour(xq,yq,vq, 20);

%% griddata, Demo 2
close all; clear;
a = [
3 3 1.5300
3 27 0.4210
5 17 0.5980
9 9 0.5900
13 25 0.4470
15 15 1
17 5 0.3830
21 21 0.3100
25 13 0.2830
27 3 0.2820
27 27 0.1200
];
x = a(:, 1);
y = a(:, 2);
z = a(:, 3);
xtemp=linspace(min(x),max(x),100);
ytemp=linspace(min(y),max(y),100);
[X, Y] = meshgrid(xtemp, ytemp);
Z = griddata(x, y, z, X, Y,'v4'); % x, y, z are vectors
figure; mesh(X,Y,Z); hold on; plot3(x,y,z,'o');



%% interp2 Demo
clear; close all;
[X,Y] = meshgrid(-3:3);
V = peaks(7); % Coarsely sample the peaks function.
figure; surf(X,Y,V);
title('Original Sampling');
[Xq,Yq] = meshgrid(-3:0.25:3); % Create the query grid with spacing of 0.25.
Vq = interp2(X,Y,V,Xq,Yq,'cubic');
figure; surf(Xq,Yq,Vq); title('Cubic Interpolation Over Finer Grid');
figure; subplot(2, 1, 1); contour(X,Y,V); 
subplot(2, 1, 2); contour(Xq,Yq,Vq); 




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