matlab lookup table使用方法

• 算法结构

目录

  • 引入lookup table模块
  • 一维数组
  • 二位数组
  • 配置含义
    • Interpolation内插法
      • flat
      • nearest
      • Linear
      • cubic spline
    • Extrapolation外推法
      • clip
      • linear
      • cubic spline

引入lookup table模块

在lookup tables的库里找到需要的模块

在这里插入图片描述

一维数组

双击模块，设置table data和break points；

如果以坐标轴来理解，则break points是X轴，table data是Y轴；

以下图为例：若输入为2则输出为3；

在这里插入图片描述

备注：若输入为不等间距数值则采用lookup table dynamic模块。xdata、ydata的输入应连接到数组，且xdata的数组应该是由大到小或由小到大顺序排列；输入可

二位数组

设置同一维数组

在这里插入图片描述

用m语言查看数组在坐标轴的含义：

arry = [4 7 6 8;12 14 20 25;10 18 23 29];
mesh(arry);

坐标轴如下：

在这里插入图片描述

配置含义

在这里插入图片描述

1维与2维配置项相同。以下以1维为例

一维数组设定为[1 3 8 10 11 14 13 10 9 4]

Interpolation内插法

若输入在定义范围内，但不在采样点上，采用的拟合方法

flat

在这里插入图片描述

水平折线。

按照区间进行取值，若输入在[1,2)输出1，在[2,3)输出3…

若内插定义为flat，则外推自动定义为clip，即输入若小于定义的最小值按照最小值的输入输出数据，若输入大于定义的最大值则输出定义的最大值输出数据。

以上为例：若输小于1，则输出1，若输入大于10则输出4；

nearest

在这里插入图片描述

四舍五入版的水平折线法，输入超范围同flat。

若输入为1.4显示1，若为1.5输出3。

Linear

在这里插入图片描述

线性拟合，拟合方式由图可知。是最常用的拟合方式。

cubic spline

在这里插入图片描述

三次样条插值：一维数组不同插值法区别

%采样点
x=[0:5];
y=[4,1.5,0,1,5,8.6];
%更细分采样点
xq = 0:0.25:5;
figure(1)
plot(x,y);
figure(2)
vq1 = interp1(x,y,xq,'linear');
plot(x,y,'o',xq,vq1,':.');
title('(Default) Linear Interpolation');
figure(3)
vq2 = interp1(x,y,xq,'spline');
plot(x,y,'o',xq,vq2,':.');
title('Spline Interpolation');
figure(4)
vq3 = interp1(x,y,xq,'pchip');
plot(x,y,'o',xq,vq3,':.');
title('cubic Interpolation');

二维数组区别：

请看大佬资料：https://blog.csdn.net/qq_27595745/article/details/129435667

此文还写出了常用的拟合方法最小二乘法Generalized least squares (GLS)的脚本

另一篇大佬资料：https://www.shuzhiduo.com/A/n2d9j0G6zD/

Extrapolation外推法

若输入不在定义范围内的采用的拟合方法

clip

禁用外推，之内处理定义范围内的数值

linear

线性外推

cubic spline

三次样条插值，同上

本文来自网络，不代表协通编程立场，如若转载，请注明出处：https://www.net2asp.com/654aaa39ec.html

赞 (0)
« 上一篇 1天前
下一篇 » 1天前

相关推荐