MATLAB画节点的平滑曲线

代码解释:

  1. 生成点
    • n = 100;:指定要生成的点的数量为 100 个。
    • x = 1:n;:生成从 1 到 100 的递增 x 坐标。
    • y = randn(1, n);:使用 randn 函数生成 100 个服从标准正态分布的随机数作为 y 坐标,从而实现 y 坐标的随机波动。
  2. 绘制原始点
    • plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1);:将生成的 100 个点以红色圆圈的形式绘制在图形窗口中。
  3. 生成平滑曲线
    • xx = linspace(min(x), max(x), 1000);:在 x 坐标的最小值和最大值之间生成 1000 个均匀分布的点,用于绘制平滑曲线。
    • yy = spline(x, y, xx);:使用 spline 函数对原始的 x 和 y 坐标进行样条插值,得到 xx 对应的 yy 坐标,从而生成平滑曲线。
  4. 绘制平滑曲线
    • plot(xx, yy, 'b-', 'LineWidth', 2);:将生成的平滑曲线以蓝色实线的形式绘制在图形窗口中。
  5. 设置图形属性
    • 添加坐标轴标签、标题、网格和图例,使图形更加清晰和易读。
% 生成 100 个点
n = 100;
% 生成递增的 x 坐标
x = 1:n;
% 生成 y 坐标,让其在一定范围内随机波动
y = randn(1, n);

% 绘制原始的点
figure;
plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 5, 'LineWidth', 1);
hold on;

% 使用样条插值生成平滑曲线
xx = linspace(min(x), max(x), 1000);
yy = spline(x, y, xx);

% 绘制平滑曲线
plot(xx, yy, 'b-', 'LineWidth', 2);

% 设置图形属性
xlabel('X');
ylabel('Y');
title('随机点的平滑轨迹曲线');
grid on;
legend('原始点', '平滑曲线');
hold off;
    

 

### MATLAB平滑样条曲线的方程表示 在MATLAB中,可以通过`csapi`或`spaps`函数来实现平滑样条拟合。对于平滑样条(smoothing spline),其核心思想是在最小化拟合误差的同时加入一个正则化项以控制曲线的光滑程度[^3]。具体来说,目标是最小化以下表达式: \[ \sum_{i=1}^{n}(y_i - f(x_i))^2 + \lambda \int \{f''(t)\}^2 dt \] 其中 \( y_i \) 是观测值,\( f(x_i) \) 是拟合函数值,而第二项则是用于惩罚过大的二阶导数值,从而确保曲线尽可能光滑。 #### 使用 `fit` 函数生成平滑样条模型 MATLAB 提供了内置的 `fit` 函数可以方便地创建平滑样条模型。以下是具体的代码示例: ```matlab % 假设已知的数据点为 x 和 y x = linspace(0, 10, 100); y = sin(x) + randn(size(x)) * 0.1; % 创建平滑样条拟合对象 f = fit(x', y', 'smoothingspline'); % 显示拟合结果 disp(f); % 绘制原始数据和拟合曲线 plot(f, x, y); legend('Smoothed Spline Fit', 'Data'); ``` 通过上述代码中的 `fit` 函数调用 `'smoothingspline'` 参数即可完成平滑样条拟合。返回的对象 `f` 中包含了拟合后的样条信息。 #### 获取平滑样条的具体方程形式 虽然 MATLAB平滑样条工具不会直接提供显式的解析方程,但它会存储内部节点及其对应的系数以便描述整个样条函数。要提取这些细节并进一步分析,可使用如下方式访问底层结构: ```matlab % 转换为 pp 形式(分段多项式) pp = fn2fm(f, 'pp'); % 查看分段多项式的详细信息 struct(pp) % 输出各区间上的多项式系数 coefficients = pp.coefs; disp(coefficients); ``` 这里的关键是利用 `fn2fm` 将拟合结果转换成更易于理解的形式——即所谓的 PP (Piecewise Polynomial)格式。PP 结构体保存了每一段区间的起点终点以及相应的多项式系数向量。 需要注意的是,由于平滑样条本质上是由多个低次多项式拼接而成,在全局范围内它并没有简单的闭式解;因此通常我们依赖于计算机辅助计算而非手动书写完整的代数表达式[^1]。 #### 平滑参数的选择 关于如何选取合适的平滑因子 `\lambda` ,这取决于实际应用需求。较小的 `\lambda` 导致更加贴近原数据但可能不够平滑,反之较大的 `\lambda` 则倾向于过度简化趋势却忽略细部变化。MATLAB 自动调整此超参至最佳状态,但如果希望自定义,则需额外指定选项如设置固定值或者基于交叉验证优化得到最优估计[^4]。 --- ###
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