解拉格朗日曲线拟合算法

数学建模十大算法02—插值与拟合(拉格朗日插值、三次样条插值、线性最小二乘法……) 数据建模涉及到的插值与拟合方法。 阅读详情
用三次拉格朗日插值公式画曲线的算法:
langran(xa,ya,za,k,l_section)
int*xa,*ya,*za,k,l_section;
/*xa,ya,za为存放k个控制点坐标的数组,l_section为每一曲线段的直线段数。*/
{

 for(i=0;i {
  u=i/l_section;
  /*求中间段混合函数值*/
  blend[0][i]=u*(u-1)*(u-2)/(-6);
  blend[1][i]=(u+1)*(u-1)*(u-2)/2;
  blend[2][i]=(u+1)*u*(u-2)/(-2);
  blend[3][i]=(u+1)*u*(u-1)/6;
  v=u-1;/*求第一段混合函数值*/
  f_blend[0][i]=v*(v-1)*(v-2)/(-6);
  f_blend[1][i]=(v+1)*(v-1)*(v-2)/2;
  f_blend[2][i]=(v+1)*v*(v-2)/(-2);
  f_blend[3][i]=(v+1)*v*(v-1)/6;
  w=u+1;/*求最后一段混合函数值*/
  l_blend[0][i]=w*(w-1)*(w-2)/6;
  l_blend[1][i]=(w+1)*(w-1)*(w-2)/2;
  l_blend[2][i]=(w+1)*w*(w-2)/(-2);
  l_blend[3][i]=(w+1)*w*(w-1)/6;
 }
 for(i=0;i<4;i++)/*取0~3控制点坐标*/
 {
  xsm[i]=xa[i];
  ysm[i]=ya[i];
  zsm[i]=za[i];
 }
 moveto(xa[0],ya[0];za[0]);
 for(j=0,j /*画0—1控制点间的曲线*/
 {
  x=y=z=0;
  for(i=0;i<4;i++)
  /*求第j直线段的插值点坐标*/
  {
   x=x+xsm[i]*f_blend[i][j];
   y=y+ysm[i]*f_blend[i][j];
   z=z+zsm[i]*f_blend[i][j];
  }
  lineto(x,y,z);/*画第j个直线段*/

 }
 for(m=4;m /*依次画出各四个控制点之间的中间曲线段*/
 {
  for(j=0;j  {
   x=y=z=0;
   for(i=0;i<4;i++)
   {
    x=x+xsm[i]*blend[i][j];
    y=y+ysm[i]*blend[i][j];
    z=z+zsm[i]*blend[i][j];
   }
   lineto(x,y,z);
  }
  for(i=0;i<3;i++)
  /*推进下一个样本点*/
  {
   xsm[i]=xsm[i+1];
   ysm[i]=ysm[i+1];
   zsm[i]=zsm[i+1];
  }
  xsm[3]=xa[m];
  ysm[3]=ya[m];
  zsm[3]=za[m];
 }
 for(j=0;j /*画曲线的最后一个曲线段k-1~k点*/
 {
  x=y=z=0;
  for(i=0;i<4;i++)
  {
   x=x+xsm[i]*l_blend[i][j];
   y=y+ysm[i]*l_blend[i][j];
   z=z+zsm[i]*l_blend[i][j];
  }
  lineto(x,y,z);
 }
 lineto(xsm[3],ysm[3],zsm[3]);
}
拟合与插值 先上图:左边插值,右边拟合 插值法 插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息,通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数,使得该函数在给定离散点上满足约束。可以看出插值曲线是一定要过数据点。 拉格朗日插值法 拟合法 所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义... 阅读详情

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