matlab中spline函数的用法

pp=spline(x,y)求三次样条插值的多项式,求出来的高次项系数是在前面还是在后面啊???

spline是样条曲线数据插值函数,用法:yy = spline(x,Y,xx),x和Y是原矢量,xx是要求各点位置矢量,yy是生成的新值。画图可用:plot(xx,yy)

该命令用三次样条插值计算出由向量x 与y 确定的一元函数y=f(x)在点xx 处的值。若参量y 是一矩阵,则以y 的每一列和x 配对,再分别计算由它们确定的函数在点xx 处的值。则yy 是一阶数为length(xx)*size(y,2)的矩阵。

曲线次数

样条曲线的次数,是由样条曲线数学定义中所取的基函数所决定的。直观的说,所构成样条曲线的一段光滑参数曲线段,由控制多边形的相邻连续的几段折线段决定,就是几次样条,最常用的就是二次和三次样条。

二次样条的某一曲线段只与相应的两段折线段,三个控制多边形顶点有关,改变其中一个顶点,将影响三段样条曲线段。同样的,对三次样条,某一曲线段由相应的三段折线段,四个控制点决定。

以上内容参考:百度百科-样条函数

温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
第1个回答  2021-05-27

1、首先双击打开电脑桌面上matlab软件,点击matlab操作界面上面的新建变量,如下图所示。

2、这时候会出现一个表格,此时将你需要处理的数据填在表格,有几个变量就要新建几个表格,本例子用两个变量,分别为X,Y。

3、新建的X数据如下图,此时变量默认为unnamed(未命名)。

4、接着对所需要的变量进行命名,下面以X为说明,右击选择重命名,输入X。

5、然后在命令窗口输入cftool,点击电脑Enter键,如下图所示。

6、最后从列表中选择Smoothing Spline(平滑逼近),如下图所示,这样Smoothing Splinel拟合曲线就做好了。

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第2个回答  推荐于2017-09-05
spline函数:
功能 :三次样条数据插值。
格式:
(1)yy = spline(x,y,xx)
对于给定的离散的测量数据x,y(称为断点),要寻找一个三项多项式y = p(x) ,以逼近每对数据(x,y)点间的曲线。过两点(xi, yi) 和(xi+1, yi+1) 只能确定一条直线,而通过一点的三次多项式曲线有无穷多条。为使通过中间断点的三次多项式曲线具有唯一性,要增加两个条件(因为三次多项式有4 个系数):
a.三次多项式在点(xi, yi) 处有: p¢i(xi) = p¢i(xi) ;
b.三次多项式在点(xi+1, yi+1) 处有: p¢i(xi+1) = pi¢(xi+1) ;
c.p(x)在点(xi, yi) 处的斜率是连续的(为了使三次多项式具有良好的解析性,加上的条件);
d.p(x)在点(xi, yi) 处的曲率是连续的;
对于第一个和最后一个多项式,人为地规定如下条件:
①. p¢1¢(x) = p¢2¢(x)
②. p¢n¢(x) = p¢n¢-1(x)
上述两个条件称为非结点(not-a-knot)条件。
该命令用三次样条插值计算出由向量x 与y 确定的一元函数y=f(x)在点xx 处的值。若参量y 是一矩阵,则以y 的每一列和x 配对,再分别计算由它们确定的函数在点xx 处的值。则yy 是一阶数为length(xx)*size(y,2)的矩阵。

(2)pp = spline(x,y)
返回由向量x 与y 确定的分段样条多项式的系数矩阵pp,它可用于命令ppval、unmkpp 的计算。
例:
对离散地分布在y=exp(x)sin(x)函数曲线上的数据点进行样条插值计算:
>>x = [0 2 4 5 8 12 12.8 17.2 19.9 20]; y = exp(x).*sin(x);
>>xx = 0:.25:20;
>>yy = spline(x,y,xx);
>>plot(x,y,'o',xx,yy)
第3个回答  2009-09-13
在前面
第4个回答  2009-09-13
在前面啊~~~你可以输入 help spline 自己看一看~~
第5个回答  2021-05-27

1、首先双击打开电脑桌面上matlab软件,点击matlab操作界面上面的新建变量,如下图所示。

2、这时候会出现一个表格,此时将你需要处理的数据填在表格,有几个变量就要新建几个表格,本例子用两个变量,分别为X,Y。

3、新建的X数据如下图,此时变量默认为unnamed(未命名)。

4、接着对所需要的变量进行命名,下面以X为说明,右击选择重命名,输入X。

5、然后在命令窗口输入cftool,点击电脑Enter键,如下图所示。

6、最后从列表中选择Smoothing Spline(平滑逼近),如下图所示,这样Smoothing Splinel拟合曲线就做好了。

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第6个回答  推荐于2017-09-05
spline函数:
功能 :三次样条数据插值。
格式:
(1)yy = spline(x,y,xx)
对于给定的离散的测量数据x,y(称为断点),要寻找一个三项多项式y = p(x) ,以逼近每对数据(x,y)点间的曲线。过两点(xi, yi) 和(xi+1, yi+1) 只能确定一条直线,而通过一点的三次多项式曲线有无穷多条。为使通过中间断点的三次多项式曲线具有唯一性,要增加两个条件(因为三次多项式有4 个系数):
a.三次多项式在点(xi, yi) 处有: p¢i(xi) = p¢i(xi) ;
b.三次多项式在点(xi+1, yi+1) 处有: p¢i(xi+1) = pi¢(xi+1) ;
c.p(x)在点(xi, yi) 处的斜率是连续的(为了使三次多项式具有良好的解析性,加上的条件);
d.p(x)在点(xi, yi) 处的曲率是连续的;
对于第一个和最后一个多项式,人为地规定如下条件:
①. p¢1¢(x) = p¢2¢(x)
②. p¢n¢(x) = p¢n¢-1(x)
上述两个条件称为非结点(not-a-knot)条件。
该命令用三次样条插值计算出由向量x 与y 确定的一元函数y=f(x)在点xx 处的值。若参量y 是一矩阵,则以y 的每一列和x 配对,再分别计算由它们确定的函数在点xx 处的值。则yy 是一阶数为length(xx)*size(y,2)的矩阵。

(2)pp = spline(x,y)
返回由向量x 与y 确定的分段样条多项式的系数矩阵pp,它可用于命令ppval、unmkpp 的计算。
例:
对离散地分布在y=exp(x)sin(x)函数曲线上的数据点进行样条插值计算:
>>x = [0 2 4 5 8 12 12.8 17.2 19.9 20]; y = exp(x).*sin(x);
>>xx = 0:.25:20;
>>yy = spline(x,y,xx);
>>plot(x,y,'o',xx,yy)
第7个回答  2009-09-13
在前面
第8个回答  2009-09-13
在前面啊~~~你可以输入 help spline 自己看一看~~
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