第 6 章 数据插值及函数逼近问题.pptVIP

* MATLAB语言与应用 * * MATLAB语言与应用 * 6.2.4 最小二乘曲线拟合 * MATLAB语言与应用 * * MATLAB语言与应用 * 【例6-10】 * MATLAB语言与应用 * * MATLAB语言与应用 * 【例6-11】 * MATLAB语言与应用 * y1=c8f3(a, x); plot(x, y, x, y1) * MATLAB语言与应用 * 本章内容简介 函数名 函数功能 interp1（） 一维数据插值，实现各种插值算法 interp2（） 二维网格数据插值，实现各种插值算法 griddata（） 任意分布点数据的二维插值 meshgrid（） 二维、三维网格数据生成 interp3（） 三元网格数据插值 ndgrid（） N维网格数据生成 interpn（） N维网格数据插值 * MATLAB语言与应用 * 本章内容简介 函数名 函数功能 griddata3（） 三元一般分布数据的插值 griddatan（） N维一般数据插值 polyfit（） 多项式函数拟合 polyval（） 多项式函数求值 spline（） 三次样条函数拟合 ppval（） 三次样条函数求值 lsqcurvefit（） 利用最小二乘法的曲线参数拟合 * MATLAB语言与应用 * 由已知样本点去计算其他点函数值的方法称为数据插值，本章介绍了一维数据插值的方法及 MATLAB 求解，介绍了二维网格数据及一般分布数据的插值问题求解，并简单介绍了高维数据插值的求解。 介绍由已知样本点数据获得函数模型的方法，即函数拟合方法。如给定数据的多项式函数拟合、样条函数拟合、函数线性组合的曲线拟合方法、最小二乘曲线拟合方法等。 本章内容简介 MATLAB语言与应用 MATLAB语言与应用 * MATLAB语言与应用 * 第 6 章数据插值与函数逼近问题 * MATLAB语言与应用 * 主要内容 数据插值问题 函数拟合（逼近）问题 * MATLAB语言与应用 * 6.1 数据插值 一维数据的插值问题 二维网格数据的插值问题 二维一般分布数据的插值问题 高维插值问题 * MATLAB语言与应用 * 6.1.1 一维数据的插值问题 * MATLAB语言与应用 * 【例6-1】已知的数据点来自函数根据生成的数据进行插值处理，得出较平滑的曲线直接生成数据。 * MATLAB语言与应用 * [max(abs(y0-y1)), max(abs(y0-y2)), . . . max(abs(y0-y3)),max(abs(y0-y4))] * MATLAB语言与应用 * 【例6-2】编写一段程序，允许利用插值方法手工绘制一条光滑的曲线 * MATLAB语言与应用 * * MATLAB语言与应用 * 6.1.2 二维网格数据的插值问题 * MATLAB语言与应用 * 【例6-3】 * MATLAB语言与应用 * * MATLAB语言与应用 * * MATLAB语言与应用 * 6.1.3 二维一般分布数据的插值问题 * MATLAB语言与应用 * 【例6-4】 * MATLAB语言与应用 * * MATLAB语言与应用 * 6.1.4 高维插值问题 三维的网格数据: 维网格数据的生成: * MATLAB语言与应用 * 【例6-5】 * MATLAB语言与应用 * 6.2 由已知数据拟合数学模型 多项式拟合 样条函数插值与拟合 函数线性组合的曲线拟合方法 最小二乘曲线拟合 * MATLAB语言与应用 * 6.2.1 多项式拟合 * MATLAB语言与应用 * 【例6-6】 * MATLAB语言与应用 * * MATLAB语言与应用 * 6.2.2 样条函数插值与拟合6.2.2.1 三次样条函数 * MATLAB语言与应用 * 6.2.2.2 spline函数的插值与拟合 yy = spline(x,y,xx) pp = spline(x,y) xx、yy分别为需要插值的点与值 pp为结构数据类型，包括length(x)-1个3阶多项式的系数矩阵。 * MATLAB语言与应用 * 已知x = 0:10; y = sin(x)的11个点，用三次样条函数拟合数据。 x = 0:10; y = sin(x); xx = 0:.25:10; yy = spline(x,y,xx); plot(x,y,o,xx,yy) 【例6-7】 * MATLAB语言与应用 * pp = spline(x,y) xx = 0:.25:10; yy=ppval(pp,xx); plot(x,y, o, xx,yy) 样条函数拟合 样条函数求值 * MATLAB语言与应用 * 6.2.3 函数线性组