matlab中没有切比雪夫拟合的现成算法,这里把我程序中的这部分抽出来,说一下. 1.首先是切比雪夫计算式 function [ res ] = ChebyShev(num,i) res=; elseif i== res=num; else res=*num*ChebyShev(num,i-)-ChebyShev(num,i-); end end 2.计算拟合系数 function [ coeff ] = ChebyCoeff( xfile,timefile ) x=load(xfile); t

插值问题在应用领域中,由有限个已知数据点,构造一个解析表达式,由此计算数据点之间的函数值,称之为插值.实例:海底探测问题某公司用声纳对海底进行测试,在5×5海里的坐标点上测得海底深度的值,希望通过这些有限的数据了解更多处的海底情况.并绘出较细致的海底曲面图.一.一元插值一元插值是对一元数据点(xi,yi)进行插值.1．  线性插值:由已知数据点连成一条折线,认为相临两个数据点之间的函数值就在这两点之间的连线上.一般来说,数据点数越多,线性插值就越精确.调用格式:yi=interp1(x,y,xi

由图可见采样点前段比较稀疏,比较有规律,后段比较密集,比较复杂 这里的spline是三次样条插值 随着次数的增高,曲线在两端震荡的越来越剧烈 用上其他插值的方法 线性插值 最近点插值 分段三次米勒插值 三次样条插值 插值方法还有 拉格朗日插值 牛顿插值 ... x,y都代表要插值的 inter2计算差值,利用surf函数对曲面绘图 机动车刹车距离问题 有效视距:理解为驾驶员只有在这个范围内才能看到障碍物 建立速度和停车视距向量,将向量v转换成vs米每秒 d1:反应距离 d2:制动距离 d3:安全

这篇文章给出(1)Jacobi与SOR迭代法的实现与性能比较及(2)均匀间距与Chebyshev插值的实现.性能分析及二者生成的插值误差比较,给出完整的实现代码,没有进行性能优化,仅供参考. (1)Jacobi与SOR迭代法的实现与性能比较 一.举例计算 给出线性方程组: 其中n=100或者n=1000(任选一种,在本报告测试中,选取了n=100),使用Jacobi迭代法和SOR迭代法(=1,1.25,1.5)解此方程,计算结果精确到小数点后8位,结果输出小数点后至少12位,报告所需要的步数和误

多普勒失真信号采样Matlab模拟分析 方案 水声通信指的是使用声信号在水中数据传输. 相对而言.电磁信号在水中吸收严重衰减过快,光信号受水中悬浮颗粒的影响,也无法完毕远距离传输. 这两种信号的传播距离约为数百米,而声信号在水中传播距离达到数十千米.成为水下通信的首选方式. 水声通信的一个重大挑战就是运动带来的多普勒. 多普勒造成信号的频率漂移,影响系统性能,因此很有必要消除多普勒带来的影响.而多普勒在时域的表现为信号的长度压缩和扩展.即'y(t) = x((1+a) * t)',当中a为多普勒

MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 MATLAB 与 音频处理 相关内容摘记 1 MATLAB 音频相关函数 1 MATLAB 处理音频信号的流程 2 音量标准化 2 声道分离合并与组合 3 数字滤波 3 数据转换 5 基于MATLAB 的数字滤波实验6 MATLAB 音频相关函数 声音数据输入输出函数: 可以方便地读写au和way文件,并可控制其中的位及频率. wavread()和wavwriteO. 声音播放: wavplay():播放wav声音文件.当然,也可以把处理后的 wav文件

1.matlab拉格朗日插值 function yi=Lagrange(x,y,xi) %x为向量,全部的插值节点 %y为向量,插值节点处的函数值 %xi为标量或向量,被估计函数的自变量: %yi为xi处的函数估计值 n=length(x);m=length(y); %插值点与它的函数值应有相同的个数 if n~=m error('The lengths of X and Y must be equal!'); return; end yi=zeros(size(xi)); for k=1:n

what is the Demosaic? CMOS/CCD在成像时,CFA(color filter array),CFA过滤不同频段的光,因此,Sensor的输出的RAW数据信号包含了3个通道的信息.人眼对绿色更敏感,因此CFA阵列设计为1/2的G分量,1/4和R和1/4的B分量. sensor输出为raw格式的数据,此时为单通道原始数据,但是我们的色彩显示设备是每个pixel包含三通道信息的.所以我们需要进行色彩插值,也就是demosaic. why does Demosaic? 还原现实

关于插值原理,这篇文章里总结过. 插值,是在有限个数据点的情况下,模拟出更多的点来适应实际问题的需要. 拟合,是在已知数据点基础上,以已知点处最小误差为标准,模拟出近似函数. 二者有似,实则不同,matlab提供了基本完整的解决方案. 一.插值 1. 一维插值 (1)拉格朗日插值 经典的拉格朗日插值并没有现成的函数.自行编写如下: input: 相同维度的已知点x0,y0 output:x点处的插值y function y = lagrange(x0,y0,x) % 函数:已知点组(x0,y0)

项目里面有用到插值滤波器的场合,用matlab做了前期的滤波器性能仿真,产生的滤波器系数保存下来输入到FPGA IP中使用即可. 下面是仿真的代码 % clear all close all Nx = ; Tx = ; nx = :Nx-; x = sin(*pi**nx/Tx); L = ; % Ny = L * Nx; % ny = :Ny-; % yi = zeros(,Ny); % yi(:L:Ny) = x; % figure; % stem(yi); Fst1 = 0.05; Fp1

Matlab插值计算各时刻磁法勘探日变观测值 在磁法勘探中,消日变影响的改正称为日变改正.进行日变改正时必须设立日变站,观测日变情况.根据日变数据和测点观测时间,对观测数据进行改正. 在本次磁法实习中,日变观测间隔为300s,观测的时间段早于最早的磁力测量,晚于最晚的磁力测量.在整理测量数据进行日变改正时就可以根据进行磁力测量的时刻的日变观测值作日变改正. 假设日变观测数据的记录时刻分别为1000.1300.1600……3700.4000,而进行磁测时的时刻可能为1000-3000之间的任意整数

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常常须要用到这样的方法来绘图. 在matlab中都有特定的函数来完毕这些功能. 这两种方法的确别在于: 当測量值是准确的,没有误差时,一般用插值: 当測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) .当中method包含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,me

插入值一切手段: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxNDQ5MjI1Nw==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 2.插值的演示样例源代码: %interp1_example.m %用不同插值方法对一维数据进行插值,并比較其不同 x = 0:1.2:10;   y = sin(x);

全域多项式插值指的是在整个插值区域内形成一个多项式函数作为插值函数.关于多项式插值的基本知识,见“计算基本理论”. 在单项式基插值和牛顿插值形成的表达式中,求该表达式在某一点处的值使用的Horner嵌套算法啊,见"Horner嵌套算法". 1. 单项式(Monomial)基插值 1)插值函数基 单项式基插值采用的函数基是最简单的单项式:$$\phi_j(t)=t^{j-1}, j=1,2,...n;\quad f(t)=p_{n-1}(t)=x_1+x_2t+x_3t^2+...x_n

三次样条插值matlab实现 %三次样条差值-matlab通用程序 - zhangxiaolu2015的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/zhangxiaolu2015/article/details/42744823 %[图文]三次样条插值算法详解_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/14423f2e1711cc7931b716ae.html与课堂使用PPT一致. clc clear x=input('请按照格式[x1,x2,x

转自原文 MATLAB插值 插值问题 在应用领域中,由有限个已知数据点,构造一个解析表达式,由此计算数据点之间的函数值,称之为插值. 实例:海底探测问题 某公司用声纳对海底进行测试,在5×5海里的坐标点上测得海底深度的值,希望通过这些有限的数据了解更多处的海底情况.并绘出较细致的海底曲面图. 一.一元插值 一元插值是对一元数据点(xi,yi)进行插值. 1．  线性插值:由已知数据点连成一条折线,认为相临两个数据点之间的函数值就在这两点之间的连线上.一般来说,数据点数越多,线性插值就越精确. 调

原文:Matlab随笔之插值与拟合(上) 1.拉格朗日插值 新建如下函数: function y=lagrange(x0,y0,x) %拉格朗日插值函数 %n 个节点数据以数组 x0, y0 输入(注意 Matlat 的数组下标从1开始), %m 个插值点以数组 x 输入,输出数组 y 为 m 个插值 n=length(x0);m=length(x); :m z=x(i); s=0.0; :n p=1.0; :n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end

原文:Matlab随笔之插值与拟合(下) 1.二维插值之插值节点为网格节点 已知m x n个节点:(xi,yj,zij)(i=1…m,j=1…n),且xi,yi递增.求(x,y)处的插值z. Matlab可以直接调用interp2(x0,y0,z0,x,y,`method`) 其中 x0,y0 分别为 m 维和 n 维向量,表示节点, z0 为 n × m 维矩阵,表示节点值, x,y 为一维数组,表示插值点, x 与 y 应是方向不同的向量,即一个是行向量,另一个是列 向量, z 为矩阵,它的

相控阵天线中,直线阵列作为重要的一种,有着极为广泛的应用.切比雪夫低副瓣阵列设计是一种典型的设计方法. 切比雪夫方法主要是实现低副瓣.窄波束: 其产生的核心如下: 我的理解:因为能量守恒,所有副瓣都一样的时候,能量会更多的集中在副瓣中, 主瓣最大增益也不会改变,这样就可以使主瓣窄,副瓣电平降低.G=4πS/λ2 结合切比雪夫函数,可以得到:   当具体应用时,解决方案如下: 话不多说,其Matlab中的程序如下: % 2019-11% 切比雪夫低副瓣阵列馈电设计_1.0 (端射阵) close

转载:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/interp1.html?s_tid=srchtitle#btwp6lt-2_1 interp1 一维数据插值(表查找) 全页折叠 语法 vq = interp1(x,v,xq) vq = interp1(x,v,xq,method) vq = interp1(x,v,xq,method,extrapolation) vq = interp1(v,xq) vq = interp1(v,xq,method) v