插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

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

MATLAB中三维散点图函数为scatter3(x,y,z) 三维火柴图为stem3(x,y,z)

原文地址为:Matlab绘制三维曲面(以二维高斯函数为例) 寒假学习了一下Python下的NumPy和pymatlab,感觉不是很容易上手.来学校之后,决定继续看完数字图像处理一书.还是想按照上学期的模式,边看边实现书中的算法.上学期看的时候,是用C语言实现的,发现写程序太耗时间了,所以决定还是学习下Matlab吧(寒假莫有学会Python中的那些库应用...) 经过两天的学习,终于看完了一本关于Matlab的基础书.对于Matlab有了一个基本的了解,感觉Matlab最大的优势在于能够快速的将

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

二者均是常用的二维插值方法,两者的区别是, interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),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. 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 调用方法:ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)[...] = griddata(...,

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

原文地址:种三维曲面图. 程序如下: [x,y]=meshgrid(-8:0.5:8); z=sin(sqrt(x.^2+y.^2))./sqrt(x.^2+y.^2+eps); subplot(2,2,1); mesh(x,y,z); title('mesh(x,y,z)') subplot(2,2,2); meshc(x,y,z); title('meshc(x,y,z)') subplot(2,2,3); meshz(x,y,z) title('meshz(x,y,z)') subplot

一.三维绘图1.曲线图plot3(X1,Y1,Z1,...):以默认线性属性绘制三维点集(X1,Y1,Z1)确定的曲线plot3(X1,Y1,Z1,LineSpec):以参数LineSpec确定的线性属性绘制三维点集plot3(X1,Y1,Z1,'PropertyName',PropertyValue,...):根据指定的属性绘制三维曲线theta = 0:0.01*pi:2*pi;x = sin(theta);y = cos(theta);z = cos(4*theta);plot3(x,y,

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

matlab三维绘图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d5ffd0d0100lyah.html Matlab绘图系列之高级绘图 http://blog.163.com/enjoy_world/blog/static/115033832007865616218/ mesh surf fill3 slice imadd 图像叠加 i = imread('eight.tif');figure; subplot(2,2,1); imagesc(i);

最近在处理 Matlab 中的三维矩阵的时候,遇到了一个问题: 假如m 为 5*5*5的矩阵,如果以第三个维度为基础,分割为5个不同的矩阵 m1,m2,m3,m4,应该如何解决? 解决方法:eval函数,具体用法如下: for i = 1:5 m(:,:,i) = rand(5,5); end for i=1:5 name=['m',num2str(i,'%d')]; %可根据实际情况使用%02d 等格式符 eval([name,'=m(:,:,i)']) end 运行结果: >> test

一.数据来源 头部组织的数据.此处直接引用了matlab自带的mri数据.实际场景中,可以通过CT得到的数据进行转换得到 插入异物的数据.此处我假设插入异物为一根细铁丝.模拟为空间中的一条曲线.这个曲线的坐标我们可以通过一定的办法获取到.我已经将数据放入百度云盘 曲线数据下载 二.技术实现要点 要根据CT数据绘制头部的立体图 异物曲线的任意两点连线的切面的计算 切面切割CT立体图的效果图绘制 三.实现伪代码 %% 数据准备 clc,clear load mri; D = squeeze(D);

1.基本语法textscan的基本语法是:C = textscan(fid, 'format') C = textscan(fid, 'format', N) 其中fid为fopen命令返回的文件标识符,这也是和textread的最大不同之处,需要注意的一点是,fid类似一个指针,其指向的位置会随着textscan的操作而改变,每读取一次数据,它的位置就会指向你已经读过的那个数据的后面.format实际上就是一个字符串变量,表示读取数据及数据转换的规则.N为按照读取格式format读取的次数.

要画一个光路图,本来可以用proe,但是鼠标不好用,有些操作也忘了,用MATLAB画了个.下面是用到的图片. 但是三维坐标中显示彩色图片的目标没有搞定,做了个灰度图,然后用仿射程序将彩色图片贴到了二维灰度图中. clear all;clc;close all; im1 = rgb2gray(imread('F:\sup.jpg'));% 掩模,第一张图,白色的部分在后面的surf中透明化了 im1 = imresize(im1,[64 64]); im2 = rgb2gray(imread('F

写在前面 在我们进行点云配准一类的模拟实验时,第一步就是对原始点云进行适当的RT变换,并添加一定的噪声,得到测量点云,然后才可以用我们的算法去进行后面的配准操作.在添加噪声这一块,matlab里并没有特定的函数,因此需要我们在了解噪声原理的基础上,利用简洁的代码实现. 鉴于网上搜索高斯噪声要么是二维的实现,要么是c语言实现,鲜有针对三维点云的matlab实现源码,笔者分享一下自己的实现过程,供新手参考. 高斯噪声的定义 高斯分布,也称正态分布,又称常态分布,记为N(μ,σ^2),其中μ,σ^2为

定义 插值和拟合: 曲线拟合是指您拥有散点数据集并找到最适合数据一般形状的线(或曲线). 插值是指您有两个数据点并想知道两者之间的值是什么.中间的一半是他们的平均值,但如果你只想知道两者之间的四分之一,你必须插值. 拟合 我们着手写一个线性方程图的拟合: y=3x^3+2x^2+x+2 首先我们生成一组数据来分析: x=-5:0.5:5; e=50*rand(1,length(x))-25;%制造[-25,25]的随机数作为误差 y=3*x.^3+2*x.^2+x+2+e;%得到y值 plot(

1.绘制三维图形的基本函数 最基本的三维绘图函数为plot3: plot3与plot用法十分相似,调用格式: plot(x1,y1,z1,选项1,x2,y2,z2,选项2,...,xn,yn,zn,选项n) 当x,y,z是同维向量时,则x,y,z,对应元素构成一条三维曲线: 当x,y,z是同维矩阵时,则以x,y,z对应列元素绘制三维曲线,曲线条数等于矩阵列数. 例: 程序如下: t=0:pi/50:2*pi; x=8*cos(t); y=4*sqrt(2)*sin(t); z=-4*sqrt(2

05插值和拟合 1.一维插值 (1) 机床加工零件,试用分段线性和三次样条两种插值方法计算.并求x=0处的曲线斜率和13<=x<=15范围内y的最小值. x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6]; x=0:0.1:15; % interp1现有插值函数,要求x0单调,'method'有 % nearest 最近项插值 linear 线性插值 % spline 立方样条插值 cubic 立方插值

转载:http://blog.sina.com.cn/s/blog_6c41e2f30101559d.html ****************假设某图像数据A(uint8格式)********************** A = 235  200  89  20 >> double(A)                 %返回与原矩阵数值相同但类型为double的矩阵: ans = 235   200 89   20 >> im2double(A)           %返回矩阵