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使用插值在matlab简单绘制三维建模!

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0 ^3 n1 [4 T6 T- c3 U/ [4 F' C

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。

* ~9 i; l5 v# `# K% G- z' E

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。

" C* w5 s. I+ r+ f! a+ L4 Y

1.什么是插值:

, h. [# n2 m6 V" d) G- O9 B1 z, r

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:

! Y6 _0 L6 `2 N- L

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。

1 @# w9 P+ k$ u

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。

4 ~5 @1 ~% U# T( h+ X

2.Matlab的interp2命令:

$ ~9 G c- D+ \1 E- F

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。

) t7 W' G6 n+ Y5 L U

Interp2官方文档介绍(截取):

% n) T7 q; s- I8 u1 Y

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:

# ~& q, e4 J, @) O

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。

$ h5 N. w! X9 W

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。

) H3 T# J; K0 q

3.实例演示:

9 q; } c- u' ~8 b `; r3 H

以一个模拟平板表面温度模型实例为例:

0 ?2 s4 ~1 S1 b! c" S6 _

程序:

5 s& ^" m9 N$ B8 b
~2 f) v+ a( q' L6 y0 C5 X) O* L

(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 z( `: a y6 R) J7 y' a( H, r! [% x

效果图:

: h3 _: D+ [ w: U1 E/ m0 d

原始数据图片(温度值用随机函数生成)

4 a. N, ?; v$ h4 C! \1 G1 P2 U
6 W& T2 s [, v- S& a

样条插值:

8 Z5 X( n" d# _; `5 z% @9 s/ Q
: \* l; ]3 }/ C [/ K5 y

双线性插值:

2 P n4 |" g' x! J1 b. V+ n0 w
: u7 S4 K& `2 \. }; z) D

最近邻插值:

& \" O3 D5 |# \. x! @6 C
/ L# [. P& {! d! P* O5 O

(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。)

/ }" i8 v. p& r) L% D! c! g3 \

4.延伸:

2 b( |; W1 Q. U& j5 L

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!

8 V- i: T" }4 u3 E0 \' n

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!

8 r" f' E/ t8 C1 x( T/ r- W

以下我随手画了两张()

a$ v7 y" r c8 |
9 g4 ~2 C' h+ l3 X' v+ E
2 i* e8 v4 l# o5 T) e: O. [

以上就是全部内容。

- h* U" G( v) x) z4 w. x; A* m3 L

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!

& o$ i! j. O/ t% ~/ w

2019.10.10 十文字冰糖

' @0 {$ E1 Z/ d( ]) `% z# K8 A/ i- K6 {* G/ | # I7 k9 a, ^* e) a! ^ ' E; Z7 ~1 e, p: } 9 \8 f* n. s1 h' l/ a; t# S; S
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天笃
活跃在4 天前
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