博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
Matlab随笔之插值与拟合(上)
阅读量:5908 次
发布时间:2019-06-19

本文共 6411 字,大约阅读时间需要 21 分钟。

原文:

1、拉格朗日插值

新建如下函数:

function y=lagrange(x0,y0,x) %拉格朗日插值函数 %n 个节点数据以数组 x0, y0 输入(注意 Matlat 的数组下标从1开始), %m 个插值点以数组 x 输入,输出数组 y 为 m 个插值 n=length(x0);m=length(x); for i=1:m z=x(i); s=0.0; for k=1:n       p=1.0;       for j=1:n            if j~=k               p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));            end       end       s=p*y0(k)+s; end y(i)=s; end

应用实例:

x0=1:1:20; y0=x0.^2-20*x0-5; x=1:0.1:20; z=lagrange(x0,y0,x); plot(x,z,':',x0,y0,'ko');

运行结果:

2、分段线性插值

MATLAB现成的插值函数为interp1,其调用格式为:  yi= interp1(x,y,xi,'method')

其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果;x,y为向量, 'method'表示采用的插值方法,包括:

'method':是最近项插值;                                                              'linear':线性插值;(默认)

'spline':逐段3次样条插值; (下面的三次样条插值会用到)             'cubic':保凹凸性3次插值

'pchip':分段三次Hermite 插值。

例如:在一天24小时内,从零点开始每间隔2小时测得的环境温度数据分别为

            12,9,9,1,0,18 ,24,28,27,25,20,18,15,13,
推测中午12点(即13点)时的温度.

x=0:2:24; y=[12,9,9,10,18,24,28,27,25,20,18,15,13]; x1=0:0.5:24; y1=interp1(x,y,x1,'linear'); plot(x,y,'bo',x1,y1,'r:');

运行结果:

3、埃尔米特插值

如果要求插值函数不仅在节点处与函数同值,而且要求它与函数有相同的一阶、二阶甚至高阶导数值,这就是埃尔米特插值问题。

已知f(x)的n+1个节点的函数值f(xi)以及导数值f`(xi),可得一个至多n+1次的多项式H(x),即hermite插值多项式。

新建以下这个函数:

function y = hermite( x0,y0,y1,x ) %埃尔米特插值多项式 %x0为点横坐标 %y0为函数值 %y1为导数值 %m个插值点用数组x输入 n=length(x0);m=length(x); for k=1:m     yy=0.0;     for i=1:n      h=1.0;      a=0.0;       for j=1:n          if j~=i            h=h*((x(k)-x0(j))/(x0(i)-x0(j)))^2;            a=1/(x0(i)-x0(j))+a;          end       end       yy=yy+h*((x0(i)-x(k))*(2*a*y0(i)-y1(i))+y0(i)); end y(k)=yy; end

4、样条插值

所谓样条( Spline)本来是工程设计中使用的一种绘图工具,它是富有弹性的细木条或细金属条。绘图员利用它把一些已知点连接成一条光滑曲线(称为样条曲线),并使连接点处有连续的曲率。

数学上将具有一定光滑性的分段多项式称为样条函数。

在实际中最常用的是二次样条函数和三次样条函数:

二次样条函数插值

首先,我们注意到s2 (x)中含有 n + 2 个特定常数,故应需要 n + 2 个插值条件,因此,二次样条插值问题可分为两类:

(1)已知插值节点xi 和相应的函数值 yi (i = 0,1,…,n) 以及端点 x0 (或 xn )处的导数值y'0(或y'n)

(2)已知插值节点xi 和相应的导数值 y'i (i = 0,1,…,n) 以及端点 x0 (或 xn )处的函数值y0 (或yn

三次样条函数插值

由于 s3 (x)中含有n + 3 个待定系数,故应需要 n + 3 个插值条件,已知插值节点xi 和相应的函数值 f(xi ) = yi (i = 0,1,…,n) ,这里提供了 n + 1 个条件,还需要 2 个边界条件。因此,三次样条插值问题可分为三类:

(1)s'3 (a) = y'0 ,s'3 (b) = y'n 。由这种边界条件建立的样条插值函数称为 f(x) 的完备三次样条插值函数。

特别地,y0' = yn`= 0时,样条曲线在端点处呈水平状态。
如果 f' (x) 不知道,我们可以要求 s'3 (x) 与 f' (x) 在端点处近似相等。这时以x0 , x1 , x2 , x3 为节点作一个三次 Newton 插值多项式 Na (x) ,以 xn, xn−1, xn−2, xn−3 作一个三次 Newton 插值多项式 Nb (x) ,要求s' (a) = N'a (a), s' (b) = N'b (b)
由这种边界条件建立的三次样条称为 f(x) 的 Lagrange 三次样条插值函数。

(2)s"3 (a) = y"0 ,s"3 (b) = y"3 。特别地 y"n = y"n = 0 时,称为自然边界条件。

(3)s'3 ( a + 0) = s'3 ( b − 0), s"3 (a + 0) = s"3 (b − 0) , (这里要求 s3 (a + 0) =s3 (b − 0) )此条件称为周期条件。

Matlab实现(三次样条插值)

Matlab中的函数:

1、y=interp1(x0,y0,x,`spline`);%(spline改成linear,则变成线性插值)

2、y=spline(x0,y0,xi);%这个是根据己知的x,y数据,用样条函数插值出xi处的值。即由x,y的值计算出xi对应的函数值。

3、pp=spline(x0,y0);%是由根据己知的x,y数据,求出它的样条函数表达式,不过该表达式不是用矩阵直接表示,要求点x`的值,要用函数y`=ppval(pp,x`);

4、pp=csape(x,y,'变界类型','边界值conds');生成各种边界条件的三次样条插值. 其中,(x,y)为数据向量,边界类型可为:

             'complete':给定边界一阶导数,即默认的边界条件,Lagrange边界条件

             'not-a-knot':非扭结条件,不用给边界值.
             'periodic':周期性边界条件,不用给边界值.
             'second':给定边界二阶导数. 
             'variational':自然样条(边界二阶导数为[0,0]

     边界值conds可用1x2矩阵表示,矩阵元素取值为1,2,此时,使用命令

pp=csape(x0,y0_ext,conds)
其中 y0_ext=[left, y0, right],这里 left 表示左边界的取值, right 表示右边界的取值。
conds(i)=j 的含义是给定端点 i j 阶导数, 即 conds 的第一个元素表示左边界的条
件,第二个元素表示右边界的条件, conds=[2,1]表示左边界是二阶导数,右边界是一阶
导数,对应的值由 left 和 right 给出。

例子:

表 1

0  3      5   7     9  11  12  13  14  15
0 1.2 1.7 2.0 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6
要求用 Lagrange、分段线性和三次样条三种插值方法计算。

编程实现:

clear,clc x0=[0,3,5,7,9,11,12,13,14,15]; y0=[0,1.2,1.7,2.0,2.1,2.0,1.8,1.2,1.0,1.6]; t=0:0.05:15; %拉格朗日插值函数 y1=lagrange(x0,y0,t);%调用编写的lagrange函数 dy1=(lagrange(x0,y0,0.0001)-lagrange(x0,y0,0))/0.0001%x=0处斜率 min1=min(lagrange(x0,y0,13:0.001:15))%13到15最小值 subplot(2,2,1); plot(x0,y0,'ro',t,y1);%画出曲线 title('拉格朗日插值函数'); %分段线性插值 y2=interp1(x0,y0,t,'spline');%注意区分spline与linear Y2=interp1(x0,y0,t);%默认linear dy2=(interp1(x0,y0,0.0001,'spline')-interp1(x0,y0,0,'spline'))/0.0001%x=0处斜率 min2=min(interp1(x0,y0,13:0.001:15,'spline'))%13到15最小值 subplot(2,2,2); plot(t,y2,'b',t,Y2,'r',x0,y0,'ro');%画出曲线 title('分段线性插值'); legend('边条','线性');%显示图形图例 %三次线条插值A y3=spline(x0,y0,t); dy3=(spline(x0,y0,0.0001)-spline(x0,y0,0))/0.0001%x=0处斜率 min3=min(spline(x0,y0,13:0.001:15))%13到15最小值 subplot(2,2,3); plot(x0,y0,'ro',t,y3);%画出曲线 title('三次线条插值A'); %三次线条插值B pp1=csape(x0,y0);%默认的边界条件,即给定边界一阶导数 pp2=csape(x0,y0,'second');%给定边界二阶导数 y4=ppval(pp1,t); Y4=ppval(pp2,t); dy4=(ppval(pp1,0.0001)-ppval(pp1,0))/0.0001%x=0处斜率 min4=min(ppval(pp1,13:0.001:15))%13到15最小值 subplot(2,2,4); plot(t,y4,'b',t,Y4,'r',x0,y0,'ro');%画出曲线 title('三次线条插值B'); legend('一阶','二阶');

运行结果:

dy1 =  -55.2855min1 =    0.9391dy2 =    0.5023min2 =    0.9828dy3 =    0.5023min3 =    0.9828dy4 =    0.5007min4 =    0.9851

综上,可以看出,拉格朗日插值函数根本不能应用,分段线性函数的光滑性较差,推荐三次样条插值。

同时,可以看出,interp1(x0,y0,’spline’)等价于spline(x0,y0)。

最后,将上述所有情况封装起来,变成下列函数:

function y = showAllInterp( x0,y0,s,t)%显示x0,y0之间所有不同类型的插值情况%字符串s选择要输出的插值类型:%all:全部类型           lagrange:拉格朗日插值函数%linear:分段线性插值    spline:三次线条插值A%csape:三次线条插值Bif(nargin<4)    t=linspace(x0(1),x0(length(x0)),500);%默认endswitch s    case 'lagrange' %拉格朗日插值函数        y1=lagrange(x0,y0,t);%调用编写的lagrange函数        plot(x0,y0,'ro',t,y1);%画出曲线        title('拉格朗日插值函数');        if(nargout==1)            y=y1;        end    case 'linear' %分段线性插值        y2=interp1(x0,y0,t);%默认linear         plot(x0,y0,'ro',t,y2,'b');%画出曲线        title('分段线性插值');        if(nargout==1)            y=y2;        end    case 'spline' %三次线条插值A        y3=spline(x0,y0,t); %等价于interp1(x0,y0,t,'spline');        plot(x0,y0,'ro',t,y3);%画出曲线         title('三次线条插值A');         if(nargout==1)            y=y3;        end    case 'csape' %三次线条插值B        pp1=csape(x0,y0);%默认的边界条件,即给定边界一阶导数         pp2=csape(x0,y0,'second');%给定边界二阶导数         y4=ppval(pp1,t);         Y4=ppval(pp2,t);         plot(t,y4,'b',t,Y4,'r',x0,y0,'ro');%画出曲线        title('三次线条插值B');        legend('一阶','二阶');        if(nargout==1)            y=y4;        end    case 'all' %显示全部        y1=lagrange(x0,y0,t);%调用编写的lagrange函数        subplot(2,2,1);        plot(x0,y0,'ro',t,y1);%画出曲线        title('拉格朗日插值函数');                y2=interp1(x0,y0,t);%默认linear         subplot(2,2,2);        plot(x0,y0,'ro',t,y2);%画出曲线        title('分段线性插值');                    y3=spline(x0,y0,t); %等价于interp1(x0,y0,t,'spline');        subplot(2,2,3);        plot(x0,y0,'ro',t,y3);%画出曲线         title('三次线条插值A');        pp1=csape(x0,y0);%默认的边界条件,即给定边界一阶导数         pp2=csape(x0,y0,'second');%给定边界二阶导数         y4=ppval(pp1,t);         Y4=ppval(pp2,t);        subplot(2,2,4);        plot(t,y4,'b',t,Y4,'r',x0,y0,'ro');%画出曲线        title('三次线条插值B');        legend('一阶','二阶');end

 

转载地址:http://zztpx.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
我的第一篇博客
查看>>
bd2.1 Python 基础-基础语法
查看>>
让asihttprequest v1.8.1-61支持tlsV1.0 sslV3
查看>>
抖动问题的解决方案及其原理
查看>>
给网站添加选项卡图标
查看>>
使用具体解释及源代码解析Android中的Adapter、BaseAdapter、ArrayAdapter、SimpleAdapter和SimpleCursorAdapter...
查看>>
哈希—— POJ 3349 Snowflake Snow Snowflakes
查看>>
回溯法解决马步问题
查看>>
ubantu上搭建hive环境
查看>>
socket网络编程快速上手(二)——细节问题(2)
查看>>
Spring Boot启动原理解析
查看>>
扩展方法树形
查看>>
CSS中表示大小的单位
查看>>
BS和CS的区别
查看>>
2d graphics
查看>>
consul 使用方式
查看>>
Get Docker CE for CentOS
查看>>
Unable to load Virtual engine
查看>>
修改用户进程可打开文件数限制(转)
查看>>
框架是什么,框架有什么用(转)
查看>>