连续图形和离散化图形有什么区别
时间: 2023-07-29 07:10:38 浏览: 97
连续图形和离散化图形的主要区别在于数据类型和表现形式。
连续图形是指由连续数据生成的图形,例如函数图像、曲线图等。这些数据是在连续的数学域中定义的,因此可以用连续的线条来表示它们。在连续图形中,x轴和y轴都是连续的,因此图像中的任意两个点之间都可以进行插值,得到它们之间的数值。
离散化图形是指由离散数据生成的图形,例如散点图、柱状图等。这些数据是在离散的数学域中定义的,因此只能用离散的点或线条来表示它们。在离散化图形中,x轴和y轴都是离散的,因此图像中的任意两个点之间无法进行插值,得到它们之间的数值。
因此,连续图形和离散化图形的主要区别在于数据的连续性和离散性,以及图像的表现形式。连续图形适用于表示连续的数学域中的数据,离散化图形适用于表示离散的数学域中的数据。
相关问题
MATLAB内的plot和fplot图形区别
MATLAB中的plot和fplot都是用于绘制函数图像的函数。它们的区别在于:
1. 输入参数的形式
plot的输入参数为x和y,其中x是函数自变量的取值,y是对应的函数值。例如,要绘制y=sin(x)在x从0到2*pi的图像,可以使用以下代码:
```matlab
x = linspace(0, 2*pi); % 生成从0到2*pi的100个等距取值点
y = sin(x); % 求出对应的函数值
plot(x, y); % 绘制图像
```
而fplot的输入参数为一个函数句柄,用于指定要绘制的函数,例如,要绘制y=sin(x)在x从0到2*pi的图像,可以使用以下代码:
```matlab
fplot(@sin, [0, 2*pi]); % 绘制函数sin(x)在[0, 2*pi]的图像
```
2. 函数的连续性和光滑度
plot绘制的图像通常更适用于表示离散数据点的情况,因为它是通过线性插值来连接这些离散点的。因此,plot绘制的图像在函数的连续性和光滑度方面可能会有所欠缺。
fplot绘制的图像更适用于表示连续函数的情况,因为它会自动调整$x$的取值,使得函数在每个点处有光滑的曲线。此外,fplot支持绘制参数化曲线和极坐标图形等特殊类型的函数图形,plot则不支持这些特殊类型的图形。
matlab离散化方法
在Matlab中,有多种方法可以用来进行离散化处理。其中一种方法是使用c2d函数,该函数可以将连续系统转换为离散系统。在该函数中,可以通过设定参数来选择不同的离散化方法。例如,可以使用'method'参数来指定具体的离散化方法,如:'zoh'表示零阶保持,'foh'表示一阶保持,'tustin'表示双线性变换等。通过这些方法,可以将连续系统的传递函数转换为离散化的分子和分母形式,使用tfdata函数可以提取出这些分子和分母。
另外,对于绘制图形的离散化方法,可以使用surf函数或mesh函数来进行绘图。这两个函数可以根据给定的坐标数组和函数值数组来绘制三维图形。如果坐标数组是一维的,可以使用meshgrid函数生成矩形格点坐标数组。同时,可以使用contourf函数在已有的图形基础上绘制等高线。还可以使用colormap函数来设置图形的色图,可以选择不同的预定义色图来进行配色。此外,还可以使用shading选项来调整图形的浓淡处理效果,可以选择Flat、Interp或Faceted等选项来改变图形的着色方式。
总结起来,Matlab中提供了多种离散化方法,包括将连续系统离散化的方法和绘制图形的离散化方法。具体选择哪种方法取决于具体的需求和应用场景。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [通过MatLab将传递函数离散化](https://blog.csdn.net/baidu_37173242/article/details/78839286)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matlab z变换离散化_Matlab数据可视探索](https://blog.csdn.net/weixin_39950081/article/details/109917108)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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