Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Tài liệu matlap toàn tập_5

Tham khảo tài liệu 'tài liệu matlap toàn tập_5', công nghệ thông tin, kỹ thuật lập trình phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 101 Hình 15.4 Vì vậy bạn chọn cách nào để giả quyết một bài toán cho trước trong nhiều trường hợp thì chỉ cần nối một cách tuyến tính là đủ trong thực tế thì đó chính là phương pháp mặc định khi các đường cong càng gần với các đoạn thẳng thì càng kém chính xác nhưng ngược lại tóc độ tính toán nhanh điều này đặc biệt quan trọng khi tập dữ liệu lớn. Một phương pháp tiêu tố n nhiều thời gian cho ra kết quả đẹp mắt nhưng không hiệu quả. Trong thực tế một trong những tác dụng chủ yếu của phương pháp nố i điểm bằng hàm bậc 3 hoặc cao hơn là để mịn hoá dữ liệu có nghĩa là cho trước một tập dữ liệu ta có thể dùng phương pháp này để tính ra giá trị của hàm ở những thời điểm nhất định bất kỳ. Ví dụ Hzi linspace 2e3 5e3 look closely near minimum spli interp1 Hz spl Hzi cubic interpolate near minimum i find Hz 2e3 Hz 5e3 find original data indices near minimum semilogx Hz i spl i -o Hzi spli plot old and new data xlabel Frequency Hz ylabel Relative Sound Presure Level1 dB title Threshold of Human Hearing grid on 102 Hình 15.5 Trên hình 15.5 đường gạch gạch sử dụng phương pháp nối điểm tuyến tính đường liền nét là một hàm bậc 3 còn những điểm dữ liệu gốc được đánh dấu bởi chữ o. Bằng cách nâng cao độ phân giải trên trục tần số và sử dụng đường bậc 3 thì các số liệu về ngưỡng nghe mà chứng ta dự đoán được sẽ mịn hơn. Cần chứ ý rằng độ dốc của đường bậc 3 không thay đổi một cách đột ngột khi đi qua điểm dữ liệu như là khi sử dụng phương pháp nối tuyến tính. Với bộ dữ liệu trên chứng ta có thể dự đoán được tần số mà tại đó tai ngời nhạy cảm nhất đối với âm thanh. sp_min i min spli minimum and index of minimum sp_min -8.4245e 000 i 45 Hz_min Hzi i frequency at minimum Hz_min 3.3333e 003 Tai người nhạy cảm nhất đối với âm thanh có tần số khoảng 3.3kHz. Trước khi đề cập đến việc xấp xỉ hoá hai chiều thì chứng ta cần nhận rõ hai hạn chế lớn của iateipl là Thứ nhất khi yêu cầu tính toán ở ngoài khoảng của một biến độc lập. Ví dụ nh iaterp1 Hz spl 1e5 thì sẽ sinh ra kết quả NaN. Thứ hai