我想对离散速度数据U
进行积分平均U是一维数组,每个值对应于phi的空间值。
U(phi) =[15 20 30 74 89 25 78 75 72 56 15]
0 pi 2pi
U(theta + phi)只是将数组U(phi)旋转一个θ值,该值也从(0到2pi)变化
if (theta = pi) % example %
U(theta+phi) = [25 78 75 56 15 15 20 30 74 89] % Matrix is shifted by pi
我的问题是如何整合这两个矩阵,截至目前我已应用此方法(如下),但我不确定它是否正确:
U = [15 20 30 74 89 25 78 75 72 56 15];
L = 0:(2*pi)/10:2*pi;
C1 = U;
for lt = 1:1:length(L)
if (lt > 1)
rt = lt -1;
C1 = circshift(U , [1 -rt]);
end
Cm(lt) = 1/(2*pi) * trapz(C1.*U,L);
end
任何人都可以为我验证这一点,或者在可能的情况下给我一些其他建议。
谢谢
答案 0 :(得分:1)
根据我对你要整合的内容的理解,你应该做什么
Cm(lt) = 1/(2*pi) * trapz(L,C1.*U);
因为如果你看一下帮助trapz
:
Q = trapz(X,Y)
将Y
与间距增量X
进行整合。 [..] length(X)
必须等于此维度的大小
答案 1 :(得分:0)
(1维)空间平均的这种方法非常有效
U = [15 20 30 74 89 25 78 75 72 56 15];
L = 0:(2*pi)/10:2*pi;
C1 = U;
for lt = 1:1:length(L)
if (lt > 1)
rt = lt -1;
C1 = circshift(U , [1 -rt]); % Shifts the matrix
end
Cm(lt) = 1/(2*pi) * trapz(L,C1.*U); % Integration over the data
端