主要(zhǔyào)内容2025/3/6MATLAB中读取文本文件的常用(chánɡyònɡ)函数2025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/6textread函数(hánshù)支持的format字符串textread函数支持(zhīchí)的参数名与参数值列表2025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/6MATLAB中写文本文件的常用(chánɡyònɡ)函数2025/3/6dlmwrite函数(hánshù)支持的参数名与参数值列表2025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/62025/3/6数据插值基本(jīběn)定义：一维插值的定义(dìngyì)构造一个(相对简单的)函数1.拉格朗日(Lagrange)插值三点(sāndiǎn)二次(抛物)插值公式:称为(chēnɡwéi)拉格朗日插值基函数．采用拉格朗日多项式插值：选取(xuǎnqǔ)不同插值节点n+1个，其中n为插值多项式的次数，当n分别取2,4,6,8,10时，绘出插值结果图形.拉格朗日多项式插值的这种振荡(zhèndàng)现象叫Runge现象2.分段(fēnduàn)线性插值例2/比分(bǐfēn)段线性插值更光滑三次(sāncì)样条插值例3例4：从1点12点内，每隔1小时测量(cèliáng)一次温度，测得的温度的数值依次为：5，8，9，15，25，29，31，30，22，25，27，24．(1)试估计在3.1h,6.8h,7.5h,11.8h时的温度值；(2)试估计每隔1/10小时的温度值．第二种（散乱(sànluàn)节点）：注意：最邻近(línjìn)插值一般不连续．具有连续性的最简单的插值是分片线性插值．将四个插值点（矩形(jǔxíng)的四个顶点）处的函数值依次简记为：插值函数(hánshù)为：双线性插值是一片一片的空间二次曲面构成(gòuchéng)．双线性插值函数的形式如下：要求x0,y0单调；x，y可取为矩阵，或x取行向量，y取为列向量，x,y的值分别不能超出(chāochū)x0,y0的范围．例：测得平板表面3×5网格点处的温度分别为：828180828479636165818484828586试作出平板表面的温度分布(fēnbù)曲面z=f(x,y)的图形．通过此例对最近邻点插值、双线性插值方法(fāngfǎ)和双三次插值方法(fāngfǎ)的插值效果进行比较．x=1200:400:4000;y=1200:400:3600;z=xlsread('moutain.xls')mesh(x,y,z)figurexi=1200:50:4000;yi=1200:50:3600;zi1=interp2(x,y,z,xi',yi,'nearest')mesh(xi,yi,zi1)插值函数(hánshù)griddata格式为:例8在某海域测得一些点(x,y)处的水深z由下表给出，船的吃水深度为5英尺，在矩形区域（75，200）×（-50，150）里的哪些地方船要避免(bìmiǎn)进入．数据拟合拟合问题引例1曲线拟合问题的提法拟合(nǐhé)与插值的关系最临近(línjìn)插值、线性插值、样条插值与曲线拟合结果：曲线拟合问题最常用的解法(jiěfǎ)——线性最小二乘法的基本思路线性最小二乘拟合(nǐhé)f(x)=a1r1(x)+…+amrm(x)中函数{r1(x),…,rm(x)}的选取用MATLAB解拟合(nǐhé)问题用MATLAB作线性最小二乘拟合(nǐhé)即要求出二次多项式:1.lsqcurvefit已知数据(shùjù)点：xdata=（xdata1,xdata2,…,xdatan）,ydata=（ydata1,ydata2,…,ydatan）输入(shūrù)格式为:(1)x=lsqcurvefit(‘