Discussion :

[jasdu95]

Bonsoir à tous,

Je ne connais pas grand chose au niveau de l'interpolation sur Matlab, malheureusement, j'en ai besoin pour réaliser deux sorte d'opération.

La première est que j'ai une matrice 3D (2D + une dimension temporelle) mais des données sont absentes pour certains pas de temps. J'ai par exemple 48 pas de temps et les valeurs pour la 31e,32e et 33e sont inexistantes. Je souhaiterais réaliser une interpolation pour palier à ce manque. J'ai pu voir des méthodes comme l'interpolation bilinéaire en recherchant un peu sur ce forum mais je ne vois pas du tout la démarche à suivre.
Avez-vous une piste à me donner sur cette méthode ou une autre ?

La deuxième chose est que j'ai deux matrices 2D de données à comparer, l'une de dimension 371*371 et l'autre de 100*100. J'aimerais réduire la résolution de la première à celle de la seconde. Une méthode comme pour le 1er cas est-elle également possible ?

Merci par avance,
Jason.

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

il existe plusieurs fonctions qui dépendent de la dimension de l'interpolation à effectuer : interp1, interp2, interp3, interpn...

En consultant l'aide de ces fonctions, tu verras qu'il est possible de réaliser plusieurs type d'interpolation (plus proche, linéaire, spline,...).

Mais avant de choisir la méthode, il faudrait savoir le principe de l'interpolation que tu souhaites effectués : pour une donnée absente, en fonction de quels éléments doit-elle être interpolé? l'ensemble des valeurs voisines connues? uniquement sur les valeurs connues aux temps t-1 et t+1?

Si c'est sur l'ensemble des voisins, tu peux utiliser interp3 par exemple.

[FR119492]

Salut!

La deuxième chose est que j'ai deux matrices 2D de données à comparer, l'une de dimension 371*371 et l'autre de 100*100. J'aimerais réduire la résolution de la première à celle de la seconde.

Essaie de procéder de la manière suivante: tu calcules les valeurs et vecteurs propres de ta matrice 371*371, tu ne gardes que les 100 plus grandes valeurs propres et les vecteurs propres à partir desquels tu reconstitues une nouvelle matrice 100*100.
Jean-Marc Blanc

[jasdu95]

Bonjour Magelan et merci de ta réponse.

J'avais fais un tour dans le fichier help et j'avais pris connaissance de ces fonctions mais en faisait quelques tests je n'ai pas réussi à obtenir ce que je voulais.

Ma matrice est en fait des données satellitaires, c'est une matrice 3D (longitudes, latitudes et temps). J'ai parfois des données manquantes pour un temps quelque soit la longitude et la latitude (les données apparaissent alors comme étant -1).

Je dois effectuer un cumul de cette donnée sur l'ensemble des pas de temps et ces lacunes posent donc quelques soucis. C'est pour cela que j'envisage de faire une interpolation linéaire.

Étant donné que les valeurs des voisins en latitude et longitude n'étant pas connues non plus, je pense qu'il faut seulement interpoler sur la variable temps.

J'ai par exemple, si je me place en un point quelconque en 2D, un vecteur de ce type :
[25 18 16 ... 10 15 8 -1 -1 -1 5 ... 0 4 15]

J'ai dans cet exemple, qui est mon cas réelle (bien que les valeurs soient arbitraires ici), 3 données manquantes successives.
Est-ce possible de remplir ces "trous" avec une interp2 ?
Doit-je faire la même démarche sur chaque point de latitude et longitude différentes ou une opération de ce type sur la matrice entière est possible ?

Désolé pour ce roman, je vais continuer de tester sur de petits exemples pour voir si j'arrive à quelquechose.

Merci Jean-Marc également, je me renseignerais à propos de cette méthode.

Bonne journée à vous,
Jason.

[Jerome Briot]

J'ai par exemple, si je me place en un point quelconque en 2D, un vecteur de ce type :
[25 18 16 ... 10 15 8 -1 -1 -1 5 ... 0 4 15]

J'ai dans cet exemple, qui est mon cas réelle (bien que les valeurs soient arbitraires ici), 3 données manquantes successives.

Tu peux tester comme ceci :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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y = [25 18 16 10 15 8 -1 -1 -1 5 0 4 15];
x = [1:3 7:13 17:19];
 
xi = 1:19;
 
figure
hold on
plot(x,y,'r-*')
 
yi = interp1(x,y,xi,'nearest');
p(1) = plot(xi([4:6 14:16]),yi([4:6 14:16]),'g+');
yi = interp1(x,y,xi,'linear');
p(2) = plot(xi([4:6 14:16]),yi([4:6 14:16]),'bo');
yi = interp1(x,y,xi,'cubic');
p(3) = plot(xi([4:6 14:16]),yi([4:6 14:16]),'md');
 
legend(p,{'nearest','linear','Piecewise cubic Hermite'})

Dans ce cas, il s'agit d'un interpolation 1D puisque les données initiales sont contenues dans un vecteur.

[jasdu95]

Merci à vous 3 pour m'avoir aidé. J'ai réussi à faire ce que je voulais pour les données manquantes :

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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% Ma matrice initiale est "PluieEPSAT" donc les dimensions sont longitudes, latitudes et temps. On modifie l'ordre des dimensions pour mettre le temps en premier car c'est sur cette variable que se fait l'interpolation.
 
    M_PluieEPSAT = permute(PluieEPSAT,[3 1 2]);
 
    % On cherche pour quels temps on a des absences de données (où on a 
    % -1).
    AbsDonnees = find(M_PluieEPSAT(:,1,1)==-1);
 
    % Si on en a, on réalise une interpolation.
    if size(AbsDonnees,1)~=0
 
        % x est la variable contenant les différents temps que l'on doit
        % garder puisque nous avons des valeurs (notre x dans l'intepolation  f(x))
        x = 1 : size(M_PluieEPSAT,1);
        x(AbsDonnees) = 0;
        x = x(x~=0);
 
        % On supprime, dans la matrice de données, les valeurs manquantes.
        for i = 1 : size(AbsDonnees,1)
            M_PluieEPSAT(AbsDonnees(size(AbsDonnees,1)-(i-1)),:,:) = [];
        end
 
        % On interpole pour avoir l'ensemble des pas de temps (après conversion en type 'double')
        M_PluieEPSAT = double(M_PluieEPSAT);
        M_PluieEPSAT = interp1(x,M_PluieEPSAT,1:size(PluieEPSAT,3));
 
        % On remet finalement les dimensions dans leur ordre initial.
        PluieEPSAT = permute(M_PluieEPSAT,[2 3 1]);

Il y a peut-être des méthodes plus simple mais ça marche!