这些函数用于加载和插值Arthern的累积数据。详细的语法请参考示例选项卡。数据获取链接:https://secure.antarctica.ac.uk/data/bedmap2/resources/Arthern_accumulation_tif.zip。这是一个为Matlab开发的南极制图工具插件。如果这些工具对您有帮助,请务必引用Arthern等人(2006年)的数据和南极制图工具。参考文献:Arthern, RJ, DP Winebrenner和DG Vaughan(2006):使用4.3厘米波长微波发射极化绘制的南极积雪图,J. Geophys. 研究,111,D06107,http://dx.doi.org/10.1029/2004JD005667。格林,加利福尼亚,格威瑟,德,和布兰肯希普,DD(2016)。
南极积雪数据加载和插值功能Matlab应用探索
相关推荐
grainsize_interp南极MODIS雪粒度插值工具
南极 MODIS 数据的光学粒度提取工具grainsize_interp,是个用 MATLAB 写的小程序,专门遥感图像,插值做得比较细,适合搞雪粒度的同学。主打的就是空间插值,把离散的 MODIS 雪粒信息搞成连续图层,适合后续做反演、建模之类的工作。嗯,代码结构还挺清晰的,有注释、有文档,跑起来也不复杂。
Matlab
0
2025-06-15
MATLAB牛顿插值代码——正向和反向插值详解
这个存储库包含两个MATLAB程序,用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中,我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序,但结果并不理想。因此,我决定自己动手编写代码,并分享在这里。程序经过测试,对于大多数问题能够给出正确答案,但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考,请自行承担使用风险。
Matlab
10
2024-08-28
Matlab开发南极雷达映射项目
在Matlab中开发Rampradarsatarcticmapping项目,用于绘制南极斜坡图像。
Matlab
11
2024-09-29
加载管理器功能详解-数据仓库与ETL应用
加载管理器的核心是把从源系统抽出来的数据,快速地、批量地、还挺高效地丢到一个临时的中转站,做点简单清洗,再塞进数据仓库结构里。这玩意儿说起来不复杂,但做起来真挺有门道的,是涉及到大批量 ETL 的时候。如果你之前用过像 Oracle、SQL Server 那类工具,那这个加载逻辑你肯定不陌生。加载速度快不快,转格式麻不麻烦,其实就看你怎么配。嗯,推荐你顺手看看下面几个链接,ETL 工具选型、数据抽取技巧,还有 Probe 的应用,都讲得比较清楚。
数据挖掘
0
2025-07-01
ETL功能助推数据质量:探索数据挖掘应用
ETL(数据抽取、转换和加载)功能发挥着至关重要的作用,能够有效地提升数据质量,为后续数据挖掘和分析奠定坚实的基础。该功能可以实现数据清理、填充缺失值、平滑噪声、识别和删除异常值,从而解决数据一致性问题。ETL还可将来自不同数据库、数据立方体或文件中的数据进行整合,并通过转换实现数据的归一化。同时,它还能简化数据,缩减数据量而不影响分析结果,并对数值型数据进行离散化,降低数据量。这些功能共同助力于提高数据质量,为数据挖掘和分析提供可靠且有价值的数据基础。
Hadoop
16
2024-05-12
MATLAB插值与拟合方法应用
熟练运用MATLAB软件包提供的插值与拟合函数,可以高效地解决实际问题中对离散数据的处理需求。通过学习MATLAB经典例程,能够快速掌握插值和拟合的算法原理及其实现方法,为进一步深入学习相关数学知识奠定基础。
Matlab
18
2024-05-29
matlab应用样条插值工具综述
图9.4中的反距离权插值对话框设置包括选择可变的搜索半径类型,指定输入点数和最大搜索距离,可选中用作插值障碍的要素类。固定半径插值时,搜索半径为固定值,自动调整栅格单元搜索半径以确保输入点数。张力样条插值要求所有点处于生成的表面上,可通过选择张力类型、设置加权值和指定输入栅格单元点数来进行表面拟合。操作详见图9.4和图9.5所示的对话框。
Matlab
13
2024-08-24
Matlab应用探索
第一部分:原理与技术1.简介2.数学基础3.采样与量化4.变换法5.图像增强6.图像恢复7.图像压缩8.图像分割9.表示与描述10.图像模式识别第二部分:MATLAB实习1.MATLAB常用函数简介2.实验-数学基础3.实验-量化4.实验-变换法5.实验-图像增强6.实验-图像压缩7.实验-图像分割8.实验-图像恢复9.实验-表示与描述10.实验-图像模式识别
Matlab
8
2024-09-30
MATLAB样条插值实现与应用
样条插值的 matlab 实现,用起来挺顺手的,尤其是做数值实验的时候,省了不少自己写算法的功夫。嗯,像做曲线平滑、数据拟合这些场景,直接套现成的函数就行,响应也快。
相关的资源还蛮多的,比如有现成的MATLAB SplineAnalysis工具包,也有针对Hermite 插值的实验案例。要搞二次样条插值,甚至 B 样条,都能在这些资料里找到代码和思路。
代码都比较容易上手,你只要注意输入数据的格式别错就行,像x、y数组的维度,最好提前检查。哦,还有,想算法原理的话,可以看看域关系演算和函数依赖图那两个文章,对理解挺有的。
如果你正好在做数值作业,或者想快速测试插值效果,可以先从这些现成的 m
Matlab
0
2025-08-15