大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。
今天通过几个实例对matlab中的interp1插值函数进行了深入的理解，下面通过几组数据进行说明。
插值法：插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。 虽然插值法的定义是这么说的，在通过matlab处理数据时发现，其实插值的还有一个目的，为了处理数据而进行插值，换句话说就是为了能够处理数据或者更好的处理数据，也可能是为了更好的分析数据。
应用 interp1 插值函数进行插值（原谅以前的认知，觉得插值肯定是插进去了，最后的值肯定变多了，事实表明不是这样的）。这是 interp1函数的用法。
代码语言：javascript复制1 vq = interp1(x,v,xq) 2 vq = interp1(x,v,xq,method) 3 vq = interp1(x,v,xq,method,extrapolation) 4 vq = interp1(v,xq) 5 vq = interp1(v,xq,method) 6 vq = interp1(v,xq,method,extrapolation) 7 pp = interp1(x,v,method,'pp')今天要记录的是通过插值使得仿真数据符合实验数据的要求
可以看出PP是 1×4096 ，但是需要得到的是1×720，这时候通过interp1进行插值就可以实现这样的功能。代码如下
代码语言：javascript复制 1 Pbegin=58; %%%%%%%%%%%% 测量开始点，缩比模型中58mm 2 ddxx=2; %%%%%%%%%%%% 测量点间隔，缩比模型中2mm 3 Pn=720; 4 Pwz=Pbegin:ddxx:(Pbegin ddxx*(Pn-1)); 5 PP=abs(PP); 6 PPP=interp1(r,PP,Pwz); %%%直接插值 7 PPP3=conj(PPP); %%%%%%%%%conj计算复数x的共轭值 8 PP1=abs(PP); 9 PPP1=interp1(r,PP1,Pwz); 10 PPP1=-20*log10(PPP1); 11 save('PPP3.mat','PPP3') 从第一行代码到第4行代码，它的主要工作是构建以58为起点，间隔为2，最后形成Pwz矩阵，一共720个点的数据（或者说坐标）。初始数据PP为1×4096的一个矩阵，通过interpl函数使得PP形成了一个按照Pwz格式的一组新的矩阵PPP3（1×720）。最后通过插值的方式使得仿真的数据符合实验数据的格式（形式），以便于进行下一步的处理。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/166424.html原文链接：https://javaforall.cn
