Discussion :

[nant44]

Bonjour,
Je cherche à prédire les éléments "NaN" de la matrice ci-dessous pour obtenir une surface lisse. En effet, une idée est de choisir à chaque fois une sous-matrice (2*2 par exemple) dans laquelle un seul élément manque (par exemple [NaN ,0.4164;0.4463, 0.5241]) et d'utiliser les 3 éléments connus pour prédire la valeur du 4eme.
Je ne sais pas si c'est une bonne idée ou non? peut être qqn a deja rencontré ce type de problèmes ?
Merci d'avance pour vos contributions

Code :

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       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN
       NaN       NaN       NaN    0.4164 ,   0.4463    0.4463    0.4164       NaN       NaN       NaN
       NaN       NaN    0.4463    0.5241    0.6028    0.6028    0.5241    0.4463       NaN       NaN
       NaN    0.4164    0.5241    0.6952    0.7959    0.7959    0.6952    0.5241    0.4164       NaN
       NaN    0.4463    0.6028    0.7959    0.9288    0.9288    0.7959    0.6028    0.4463       NaN
       NaN    0.4463    0.6028    0.7959    0.9288    0.9288    0.7959    0.6028    0.4463       NaN
       NaN    0.4164    0.5241    0.6952    0.7959    0.7959    0.6952    0.5241    0.4164       NaN
       NaN       NaN    0.4463    0.5241    0.6028    0.6028    0.5241    0.4463       NaN       NaN
       NaN       NaN       NaN    0.4164    0.4463    0.4463    0.4164       NaN       NaN       NaN
       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN       NaN

[LordPeterPan2]

Tu veux faire quoi exactement, d'où viennet ces NaN, ...
TU veux faire de l'extrapolation ? extrapolation lin"aire, quadratique, spline ???
Si tu ne sais pas ce que sont ces valeurs, c'est dûr de prédire quoi que ce soit

[nant44]

merci LordPeterPan2 pour ta réponse.
En faite, les valeurs NaN viennent du faite que j'ai interpolé une fonction sur un domaine plus petit que celui que je veux (pour plus d'explications tu peux regarder la discussion "surface 2D à partir d'une courbe 1D").
Ce que je cherche à faire tout simplement c'est de remplacer les NaN par des valeurs pour avoir une surface le plus lisse possible et ceci bien sure en utilisant les valeurs connus de la matrice.
Merci encore

[LordPeterPan2]

merci LordPeterPan2 pour ta réponse.
En faite, les valeurs NaN viennent du faite que j'ai interpolé une fonction sur un domaine plus petit que celui que je veux (pour plus d'explications tu peux regarder la discussion "surface 2D à partir d'une courbe 1D").
Ce que je cherche à faire tout simplement c'est de remplacer les NaN par des valeurs pour avoir une surface le plus lisse possible et ceci bien sure en utilisant les valeurs connus de la matrice.
Merci encore

Dans ces cas là c'est à toi d'extrapoler (exemple en 1D:

Code :

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x=-10:10;
y=sin(x*pi/100);
xx=-100:100;
plot(xx,interp1(x,y,xx,'linear','extrap'))

Il existe la même chose pour interp2

[_moebius_]

Eventuellement tenter le coup avec la fonction de John d'Errico : inpaint_nan

[FR119492]

Salut !

Ton problème concerne l'algorithmique et non spécifiquement MatLab. Tu ne l'as donc pas posté dans le bon forum. Je laisse aux modérateurs le soin de déplacer la discussion s'ils le jugent utiles. En attendant, je vais quand même essayer de te proposer une solution.

Tes données ne sont pas tombées du ciel. Il en résulte qu'elles ont certaines propriétés. Dans ton exemple, elles présentent deux axes de symétrie et elles semblent tendre asymptotiquement vers zéro lorsqu'on s'éloigne à l'infini (ou lorsqu'on arrive au bord de la figure, c'est difficile à dire, mais c'est toi qui sais).
Tu choisis un ensemble de fonctions orthogonales f_k(i,j) présentant les propriétés de symétrie et de comportement asymptotiques vues ci-dessus, à l'aide duquel tu approximes ou interpoles ta fonction f(i,j), puis tu extrapoles sur les points où tu as des NaN.

Jean-Marc Blanc

[nant44]

Merci FR119492. C'est sure que mes données ne sont pas tombées du ciel. En effet, j'ai une distribution monodimensionnelle (1D) symétrique quelconque (i.e. un vecteur de dimension N*1) et je veux obtenir une distribution 2D à partir de la distribution 1D, cad une matrice N*N. Cette distribution 2D doit avoir les meme propriétés que la distribution 1D. Autrement dit, avoir une symétrie de révolution par rapport à la normale passant par le centre de la matrice. La discussion "surface 2D à partir d'une courbe 1D" explique bien ce que je veux faire mais comme personne ne répond j'ai décidé de poser le problème autrement.

Sinon j'ai pas compris ce que tu voulais dire par "Tu choisis un ensemble de fonctions orthogonales f_k(i,j)..."

Merci encore