Matlab使用的一些经验和方法

本文围绕Matlab展开,介绍了mwrite输出txt文件不使用科学记数法,还提及向量按行reshape、数组求最大数及标号、积分等操作。重点讲解了多项式曲线拟合,以及分段线性插值、三次样条插值、二维插值等插值拟合方法。

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mwrite输出为txt文件不带有科学记数法
将向量按行进行reshape  :https://zhidao.baidu.com/question/1241755352949708819.html
matlab数组中求最大的几个数 并提取标号:https://zhidao.baidu.com/question/158596004.html
matlab积分:http://blog.sina.com.cn/s/blog_67c948720101f6f5.html
多项式曲线拟合:p1=polyfit(x, y, 1);  第三个参数表示最高次数,x,y为需要拟合的数据  https://jingyan.baidu.com/article/656db918203fd5e380249c5d.html

三维图:scatter3(x,y,z,'.');

插值拟合:

(1)分段线性插值  

y=interp1(x0,y0,x,'method')

method的值可以为'nearest','linear','spline','cubic',预设方法是linear。如果数据的变化较大,以 spline函数内插所形成的曲线最平滑 ,所以效果最好。而三次方程式所得到的内插曲线平滑度,则介于线性与spline函数之间。

(2)三次样条插值:

pp=csape(x0,y0,conds) , y=ppval(pp,x)                   

ppval用来计算插值点的函数值,conds指定插值的边界条件

(3)二维插值

z=interp2(x0,y0,z0,x,y,'method')

(4)二维的三次样条插值  

pp=csape({x0,y0},z0,conds,valconds) , z=ffval(pp,{x,y})   

若插值节点为散乱节点 ,可用 zi=griddata(x,y,z,xi,yi,'method')

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