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使用插值在matlab简单绘制三维建模!

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! o6 b% k6 B* L# |; h( v% a

Matlab是一门功能强大的语言,不过一直地位尴尬,不冷不热。尽管很多学生都跟它打过交道,但大多浅尝辄止,用完完事。

0 P6 l# V5 [7 @( [, U

写这篇文章缘于我昨天接了一张matlab的三维模型的外包,出图的时候用了插值算法。在与同学朋友交流的过程中,我发现身边的很多大佬都不了解matlab里的这个很实用的插值命令。关于这方面,网络上也没有讲的很详细的文章,这才斗胆来置喙。

- n2 X. _" z+ n- |3 {9 h

1.什么是插值:

2 m5 I' [3 N2 M/ U! F

学过离散数学的人应该都知道插值的定义。这里简单地介绍一下插值的概念:

在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。(百 度百科定义)

· 用一个简单的方式讲:

' F8 m9 G/ r% }' E9 o( u4 e

插值方法可以将给定的一些孤立数据点拟合成一个完整的函数。

, [# e) W; Q( E7 d& d% u& z

插值实现的方法很多,例如多项式(牛顿插值),埃尔米特,样条插值,高斯三角插值,分段插值等。如果对插值有兴趣又不想太深入了解,可以仅搜索一下牛顿插值的推理。

' O" Y$ h8 ]: x' H$ A8 R1 E

2.Matlab的interp2命令:

C0 h4 P9 H: B- h5 W+ W

interp是matlab自带的插值函数,我们将用这个函数来画我们的三维模型。使用时候可以自己定义想要以实现插值的方式。interp1是对一维数据的插值,本文只讲述针对二维数据的插值命令interp2。

: @/ B" {4 R/ f5 @* @5 Y" C$ M+ K

Interp2官方文档介绍(截取):

" u {0 ]! f5 g5 ?- p

Vq = interp2(X,Y,V,Xq,Yq) interpolates to find Vq, the values of theunderlying 2-D function V at the query points in matrices Xq and Yq.

Matrices X and Y specify the points at which the data V is given.Xq can be a row vector, in which case it specifies a matrix with constant columns. Similarly, Yq can be a column vector and it specifies a matrix with constant rows.

百度翻译:

# |# g! b: ]) p* k9 ?# V/ m# N

vq=interp2(x,y,v,xq,yq)插值以查找vq,即矩阵xq和yq中查询点处底层二维函数v的值。

矩阵x和y指定给数据v的点。xq可以是行向量,在这种情况下,它指定一个具有常量列的矩阵。类似地,yq可以是列向量,它指定一个具有常量行的矩阵。

简单地加以解释一下,interp2函数中的五个参数,前两个参数分别存储已知插值点的两个坐标,第三个参数是插值点的数据。后两个参数是预测点,返回的是预测点在拟合插值函数上的数据。

F2 q# R5 r3 L: g4 n- V

Interp2被重载过多次,调用方法也很多,有兴趣者可自行搜索官方文档。上述仅为较常用一例,下文实例演示时也是使用的这个范式。

* e1 t3 O4 M ~ x. a

3.实例演示:

/ y) ?, V5 t$ K9 I4 {9 u) [8 c

以一个模拟平板表面温度模型实例为例:

5 ~! ], I# x. K

程序:

* S6 }9 E: d8 o' `5 E9 l9 B) k1 l
! x* R- N, X# `: f

(截图中interp2函数的第六个参数是对插值方法的选择,interp2提供了最近邻插值(nearest),双线性插值(linear),样条曲线插值(spline),双三次插值(cubic)五种插值方法以供选择)

5 i a' h' n G

效果图:

2 z& @: u8 J1 Y7 \ T7 }4 S

原始数据图片(温度值用随机函数生成)

$ c1 E* x. D+ O5 g" ~
& g0 m2 p# h- @

样条插值:

" u9 N$ ~" x4 g# {; M. V. C
7 R& r/ v; Y8 s, k7 Z5 R9 Z u/ y

双线性插值:

- y0 A1 o [7 {" p. H
8 s- W: l1 F8 m/ j" z2 ]

最近邻插值:

4 T5 {2 S% u7 ]5 \8 Y7 l+ }
( |* \; o6 c) L

(由于每次程序运行都会随机生成一次新的温度初始值,所以插值图案起伏规律有所不同。)

/ f1 {& K0 [4 W

4.延伸:

) V" H0 @; D* m. S ^8 a; X7 |" y

有了这个插值的方法,我们就可以使用同一个程序模板。只需要改变插值点的数值就能在matlab中简单地画出三维模型!

p _7 _5 D- K; ~

也许有时候插值点太少精度会不够,或是插值点过多,图像变得粗糙不平。但如果你需要根据某图绘制出一个相似的形状时,这仍然不失为一个好用的画三维模型图的方法!

. V( Y/ I1 o4 i+ ]1 n3 J4 o y

以下我随手画了两张()

# B8 \& i" f: y
: d" H- M6 v. L: L% X# S( L/ Z
/ j: n& A9 l8 I" x7 O% y! {

以上就是全部内容。

R/ L. J- }1 ] h+ H

每次都是在社区中看大佬的文章(),第一次写文章回馈社区,多有疏漏欢迎指正!

8 c3 N# S+ Z3 I

2019.10.10 十文字冰糖

. U* h: s7 m9 `) I! n 1 B% i$ ]: ^# g+ N9 O7 X' N0 F ; O% @" j. J. I! u, z f4 C ~, Y 6 U' i: v. T% }: @2 Z " Q7 L* M" c5 P5 n5 B5 M! m3 x( d
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天笃
活跃在2026-2-7
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