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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。
interp1函数的用法。
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
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。
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