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2 Dimensionale Interpolation

 

Avo
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Beiträge: 16
Anmeldedatum: 04.12.17
Wohnort: ---
Version: 2016b
     Beitrag Verfasst am: 03.01.2018, 15:39     Titel: 2 Dimensionale Interpolation
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich habe drei Matrizen gleicher Größe mit unterschiedlich Messwerten, bei denen jede Zelle als ein Messpunkt zu verstehen ist. Konkret: Es gibt die Matrizen H, Q, und P und H(1,1), Q(1,1) und P(1,1) gehören zusammen, da sie zum selben Zeitpunkt aufgenommen wurden. Plottet man jetzt H und P über Q erhält man zwei Kennfelder.

Ich möchte nun einen H und einen Q Wert vorgeben, ohne dass diese gemessen wurden und ein passendes P mithilfe der gemessenen Daten schätzen.

mein bisheriger Code sieht wie folgt aus:
Code:
load('PHQ_Data.mat');
[temp, row] = max(Q.*H);
[~, col] = max(temp);
row = row(col);
q100 = Q(row,col);
h100 = H(row,col);
h0 = h100*0.5;
q75 = q100*0.75;
h75 = (h0)/q100*q75+h0;

rowNo = findRow(Q,3,q75,1);
vectorAtRowNo = interp1([floor(rowNo), floor(rowNo)+1],H(floor(rowNo):floor(rowNo)+1,1:length(Q(1,:))),rowNo);
columnNo = findColumn(vectorAtRowNo,1,h75,1);
temp_oben = interp1([floor(columnNo),floor(columnNo)+1],[P(floor(rowNo),(floor(columnNo))),P(floor(rowNo),(floor(columnNo)+1))],columnNo);
temp_unten = interp1([floor(columnNo),floor(columnNo)+1],[P(floor(rowNo)+1,(floor(columnNo))),P(floor(rowNo)+1,(floor(columnNo)+1))],columnNo);
temp_value = interp1([floor(rowNo),floor(rowNo)+1],[temp_oben temp_unten], rowNo);
P_value = temp_value;


Er basiert dabei stark auf eine vorherige Lösung einer ähnlichen Problemstellung, nur das dort die erste Referenz-Matrix, in jeder Spalte konstant war und somit in findRow nur eine Spalte (z.B. hier die 3) durchsucht werden musste, hier sind die Q-Werte zwar ähnlich, aber nicht konstant. Wie komme ich an eine sinnvolle start-Spalte?

Wäre auch für komplett andere Lösungsvorschläge offen.


Besten Gruß,
Avo

findColumn.m
 Beschreibung:
Code für findRow function

Download
 Dateiname:  findColumn.m
 Dateigröße:  1.01 KB
 Heruntergeladen:  10 mal
findRow.m
 Beschreibung:
Code für findColumn functionr

Download
 Dateiname:  findRow.m
 Dateigröße:  1.03 KB
 Heruntergeladen:  10 mal
PHQ_Data.mat
 Beschreibung:
Test Datensatz

Download
 Dateiname:  PHQ_Data.mat
 Dateigröße:  4.7 KB
 Heruntergeladen:  9 mal
PQ_Kennfeld.fig
 Beschreibung:

Download
 Dateiname:  PQ_Kennfeld.fig
 Dateigröße:  26.7 KB
 Heruntergeladen:  12 mal
HQ_Kennfeld.fig
 Beschreibung:
der mittlere Punkt der geplotteten Gerade soll geschätzt werden

Download
 Dateiname:  HQ_Kennfeld.fig
 Dateigröße:  25.05 KB
 Heruntergeladen:  11 mal
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 03.01.2018, 16:33     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

das klingt eigentlich nach
Code:
Pneu = interp2(H, Q, P, Hneu, Qneu)


Grüße,
Harald
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Avo
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     Beitrag Verfasst am: 03.01.2018, 16:49     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Da sagt er mir: Input grid is not a valid MESHGRID.

Was macht denn ein gültiges Meshgrid aus? Von dem was ich glaube verstanden zu haben, müssen die Vektoren mit denen es erzeugt wird (teilweise?) monoton und mit gleichbleibenden Abständen sein.
Ich erzeuge hier zwar das Grid nicht aus Vektoren, aber gleichbleibende Abstände habe ich schonmal nicht und wenn man sich die Kennfelder anguckt, sieht man das teilweise mehrere y-Werte einem x-Wert zugeordnet sind.
Da ich davon ausgehen muss, dass die Daten in einer solchen Form zu Verarbeitung ankommen: Irgendeine Idee wie ich sie in gültige Meshgrid Form bringen kann, ohne sie signifikant zu ändern?
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Harald
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     Beitrag Verfasst am: 03.01.2018, 17:20     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

ich hab das zwar jetzt ebenso wenig ausprobiert, aber versuch mal griddata statt interp2.

Grüße,
Harald
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Avo
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     Beitrag Verfasst am: 03.01.2018, 17:35     Titel:
  Antworten mit Zitat      
Hallo,

das scheint zu funktionieren, der herauskommende Wert wirkt zunächst realistisch, muss sich aber noch bei weiteren Tests beweisen.
Danke!

Besten Gruß,
Avo

PS: hatte in der Zwischenzeit die Daten nach Q sortiert, da ich auf Q abgebildet hatte und somit das Problem mit den doppelten y-Werten 'behoben'. Scheint aber für griddata keinen Unterschied zu machen.
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