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一维Akima样条插值(含导数)

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简介:
本文章介绍了如何使用一维Akima样条进行插值及其导数计算的方法,适用于数据科学与工程领域中平滑曲线拟合需求。 一维Akima样条实现不仅支持函数导数的计算功能,并且还能对原始数据点进行求导。这种样条曲线方法避免了像三次样条那样常见的过冲问题,从而生成更自然流畅的结果。我发现,在优化应用中使用少量设计变量时,Akima样条特别有用,因为它允许直接在这些变量上施加边界约束而不必担心过度调整的问题。 尽管已有多种语言的实现方案可供选择,但我需要一个不仅能返回函数值还能提供解析导数版本的功能。计算基于参数的导数相对简单,但我也需要关于原始数据点的导数值。虽然Akima公式生成了一条连续曲线,但由于包含绝对值函数的缘故,在针对这些数据点求解时会出现不连续性问题。 为解决这个问题,该方法采用“平滑绝对值”函数替代标准绝对值处理方式;具体来说就是使用二次多项式对谷底进行圆润化处理。用户可以指定这一圆润部分的半角(delta_x),其默认设置已被预先定义好。

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客服
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  • Akima
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    本文章介绍了如何使用一维Akima样条进行插值及其导数计算的方法,适用于数据科学与工程领域中平滑曲线拟合需求。 一维Akima样条实现不仅支持函数导数的计算功能,并且还能对原始数据点进行求导。这种样条曲线方法避免了像三次样条那样常见的过冲问题,从而生成更自然流畅的结果。我发现,在优化应用中使用少量设计变量时,Akima样条特别有用,因为它允许直接在这些变量上施加边界约束而不必担心过度调整的问题。 尽管已有多种语言的实现方案可供选择,但我需要一个不仅能返回函数值还能提供解析导数版本的功能。计算基于参数的导数相对简单,但我也需要关于原始数据点的导数值。虽然Akima公式生成了一条连续曲线,但由于包含绝对值函数的缘故,在针对这些数据点求解时会出现不连续性问题。 为解决这个问题,该方法采用“平滑绝对值”函数替代标准绝对值处理方式;具体来说就是使用二次多项式对谷底进行圆润化处理。用户可以指定这一圆润部分的半角(delta_x),其默认设置已被预先定义好。
  • 基于Matlab的二Akima程序
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    本简介介绍了一种在MATLAB环境中实现的二维Akima样条插值算法的程序。该方法有效平衡了数据拟合与平滑度,在不规则网格上的表现尤为出色,适用于工程及科学计算中的数据插值问题。 二维Akima插值是一种在离散数据点上进行光滑插值的方法,在处理具有曲率的数据时效果显著。该方法由日本科学家Hiroshi Akima于1970年提出,其核心在于通过构建四次多项式来逼近数据点之间的曲线,并确保每个数据点处的一阶和二阶导数连续性,从而实现平滑的插值结果。 在MATLAB中可以自定义实现二维Akima插值。这里提到的`akima_interp2`和`makima_interp2`就是两个这样的例子。其中,`akima_interp2`是按照原始Akima算法编写的;而`makima_interp2`可能是基于Cleve Moler对原算法的优化或改进版本(Moler为MATLAB创始人之一),旨在提高计算效率或精度。 二维Akima插值的基本步骤包括: 1. **构造控制点**:根据输入的数据点,构建一个网格。每个数据点及其相邻点形成四个控制点。 2. **计算导数**:对于每个数据点,分别沿行和列方向计算一阶导数,并在交界处确定二阶导数值。 3. **构造多项式**:在每对控制点之间建立四次多项式函数,确保满足所有相关节点的导数条件。 4. **插值操作**:对于新的查询位置,在对应的四边形内通过其内部定义的四次多项式进行计算。 MATLAB内置的`interp2`函数同样支持Akima插值方法。然而自定义实现如`akima_interp2`和`makima_interp2`可能提供额外功能,比如查看或调整算法细节、处理特定边界条件等优势。 测试脚本通常会给出一些数据点用于执行插值操作,并将结果与预期输出进行对比以验证函数正确性。这些脚本能帮助用户理解如何使用这两个自定义插值函数,并允许通过修改参数来探索不同场景下的应用效果。 总结而言,该压缩包包括两个基于二维Akima插值的自定义实现——一个遵循原始算法而另一个可能经过了优化改进;同时提供测试用例便于理解和实践。这种插值方法特别适合需要平滑结果的应用领域,例如地理信息系统、图像处理或物理模拟等场景中使用。
  • NURBS补_B__有理B__非均匀.rar
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    本资源包含NURBS(非均匀有理B样条)、B样条、有理B样条及非均匀插值等技术的详细介绍与实现代码,适用于计算机图形学和CAD领域。 实现非均匀有理B样条曲线(NURBS)插值插补功能。
  • 三次示例
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    本示例演示了如何使用三维三次样条插值技术进行数据点平滑与预测。通过这种方法,可以有效地估计空间中复杂形状的数据分布情况,并实现高精度的数据拟合。 根据三个参数的原始数据进行样条插值,可以得出三维曲面。
  • 三阶边界件)的MATLAB程序及计算方法作业
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    本作业探讨了基于MATLAB实现的三阶样条插值算法,特别关注了一阶导数边界条件下数值逼近的方法与技巧。通过具体编程实践,深入理解样条插值理论及其应用。 三阶样条插值的MATLAB程序代码如下: ```matlab function m=naspline(x,y,dy0,dyn,xx) % 三阶样条插值函数 % 使用方法:m=naspline(x,y,dy0,dyn,xx) % 其中,x为结点向量,y为数据 ``` 这是大学计算方法课程作业的一部分。
  • 计算 三次
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    简介:本课程介绍数值分析中的三次样条插值方法,通过构建分段多项式函数来逼近给定数据点间的曲线,实现平滑的数据拟合与高效计算。 数值分析课程实验涉及三次样条插值的简单解法。仅供参考,请自行思考并完成实验报告。
  • MATLAB_AKIMA源码及实例演示
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    本资源提供MATLAB环境下实现的AKIMA样条插值代码,并附带详细示例展示其应用方法。适合需要进行数据插值处理的研究者和工程师使用。 以下是一个Matlab项目,其中包括用于Akima插值的源代码以及相关的示例。该项目实现了Akima单变量插值方法。
  • Matlab三次代码-Cubic-Spline-Interpolation: 三次方法
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    本项目提供了一个使用MATLAB实现的三次样条插值算法,适用于科学计算和工程问题中的数据插值。通过该代码可以高效地进行平滑曲线拟合。 三次样条插值函数代码用于展示插值的工作方式以及如何将MATLAB中的interp1(spline)转换为C++。关于三次样条的重要说明:当指定样条标记时,MATLAB的interp1假定端点条件不是knot。维基百科上提供的算法是自然样条曲线。 编译和运行: 要进行编译,请在终端输入“make”。如果您已经完成过一次编译,则需要先执行“make clean”以清除之前的文件。之后,在终端中键入“cubic-spline-interpolation”即可运行程序。
  • 基于Matlab的三次应用于组点的
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    本研究利用MATLAB编程实现了三次样条插值算法,并成功应用于特定数据集的内插处理,有效提升了插值结果的精确度和平滑性。 使用Matlab进行一组点的插值可以通过三次样条插值函数实现。给定一组数据点后,可以运行程序生成其插值后的图像。该程序易于理解,并且能够获得很好的插值结果。
  • 自由三次及其在学计算中的应用_三次_曲线
    优质
    本文探讨了自由三次样条插值方法,并分析其在数学计算领域的广泛应用。通过研究发现,该技术能有效提高数据拟合精度与平滑度,在多项科学计算中具有重要价值。 目的:插值的计算 背景: 人们怀疑在成熟的栎树叶中的大量丹宁酸抑制了尺變蛾(Operophterabromate L., Geometridae)幼虫的成长,这种昆虫在某些年份会对栎树造成严重损害。下表列出了两组幼虫出生后28天内时间点的平均重量数据。 样本: | 天数 | 0 | 6 | 10 | 13 | 17 | 20 | 28 | |------|-----|------|------|------|------|------|------| 样例1(嫩栎树叶): 平均重量(mg): 6.67, 17.33, 42.67, 37.33, 30.10, 29.31, 28.74 样例2(成熟栎树叶): 平均重量(mg): 6.67, 16.11, 18.89, 15.00, 10.56, 9.44, 8.89 需要完成的任务包括: a) 对于每个样例,使用自由三次样条来逼近平均重量曲线。 b) 对于每个样例,通过确定样条函数的最大值求得平均重量的最大近似值。