Interpolacja, aproksymacja całkowanie. Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne

Transkrypt

1 Interpolacja, aproksymacja całkowanie Interpolacja Krzywa przechodzi przez punkty kontrolne Aproksymacja Punkty kontrolne jedynie sterują kształtem krzywej

2 INTERPOLACJA Zagadnienie interpolacji można sformułować następująco: na przedziale [a; b] danych jest n+1 różnych punktów x, x 1,..., x n, które nazywamy węzłami interpolacji, oraz wartości pewnej funkcji y=f(x) w tych punktach f(x )=y, f(x 1 )=y 1,..., f(x n )=y n. Zadaniem interpolacji jest wyznaczenie przybliżonych wartości funkcji w punktach nie będących węzłami oraz oszacowanie błędu tych przybliżonych wartości.

3 INTERPOLACJA W tym celu należy znaleźć funkcję F(x), zwaną funkcją interpolującą, która w węzłach interpolacji przyjmuje takie same wartości co funkcja y=f(x). Interpolacja jest w pewnym sensie zadaniem odwrotnym do tablicowania funkcji. Przy tablicowaniu mając analityczną postać funkcji budujemy tablicę wartości, przy interpolacji natomiast na podstawie tablicy wartości funkcji określamy jej postać analityczną.

4 INTERPOLACJA Standardowe procedury Matlaba realizują interpolację za pomocą wielomianów pierwszego i trzeciego stopnia oraz funkcji sklejanych stopnia trzeciego.

5 Funkcje interpolujące yi=interp1(x,y,xi,metoda) Zwraca wektor yi, będący wartościami funkcji jednej zmiennej y=f(x) w punktach określonych wektorem xi; węzły interpolacji określają wektory x i y; metoda - łańcuch znaków określający metodę interpolacji 5

6 Metody interpolacji linear interpolacja liniowa, spline interpolacja funkcjami sklejanymi stopnia trzeciego, cubic interpolacja wielomianami stopnia trzeciego. Wszystkie metody interpolacji wymagają, aby ciąg x był monotoniczny.

7 Metoda najbliższego sąsiada z ang. nearest Węzły interpolacji: x y

8 Węzły interpolacji: x x x x = +, = 1,..., 1 i+ 1 i y yi yi+ 1 i n xi xi + 1 xi + 1 xi Metoda liniowa z ang. linear x y x 4 x 3 y = ( 3) x 3 x 1 y = 2 + ( 3) x 7 x 4 y = x 9 x 7 y = 8 + ( 1)

9 Węzły interpolacji: Metoda funkcji sklejanych-przykład z ang. spline x y Interpolacja przeprowadzana jest za pomocą wielomianów 3-ciego stopnia. Każdy wielomian ma cztery współczynniki. W naszym przykładzie mamy również cztery wielomiany (p, p 1, p 2, p 3 ), zatem należy ułożyć 16 rówń. Przyjmując, że wielomiany dokładnie muszą przechodzić przez dwa kolejne węzły otrzymamy 8 równań. Ponadto chcemy, aby pierwsze i drugie pochodne kolejnych wielomianów dla wewnętrznych węzłów były równe, otrzymujemy następne 6 równań. Do dyspozycji pozostają, zatem dwa wolne współczynniki, jeden dla p, a drugi dla p 3. Mamy więc pewną dowolność. Możemy np. przyjąć, że pierwsza pochodna p( x) p3 ( x) =, = dx dx x= 1 x= 9 Otrzymujemy wówczas, tzw. funkcje sklejane naturalne.

10 Węzły interpolacji: Wielomian p (x) Metoda funkcji sklejanych z ang. spline 2 x y

11 Węzły interpolacji: Wielomian p 1 (x) Metoda funkcji sklejanych z ang. spline 2 x y

12 Węzły interpolacji: Wielomian p 2 (x) Metoda funkcji sklejanych z ang. spline 2 x y

13 Węzły interpolacji: Wielomian p 3 (x) Metoda funkcji sklejanych z ang. spline 2 x y

14 Węzły interpolacji: p( x) p3( x) = 1, = 1 dx dx x= 1 x= 9 2 Metoda funkcji sklejanych z ang. spline x y Warunki brzegowe przyjęte w przykładzie Warunki brzegowe przyjęte w Matlabie dp x dp x dx dx o( ) 1( ) 649 = =, x= 1 x= 1 x= 9 x= 9 35 dp2 ( x) dp3( x) 172 = = dx dx

15 Aproksymacja Jest to zagadnienie bardziej ogólne. Funkcja dana i funkcja szukana nie muszą przyjmować tych samych wartości w punktach węzłowych. Funkcję f(x), znaną lub określoną tablicą wartości, będziemy aproksymować (zastępować) inną funkcją F(x), zwaną funkcją aproksymującą lub przybliżeniem funkcji f(x).

16 Kryteria błędu aproksymacji Dobiera się tak parametry funkcji F(x) tak, aby suma kwadratów różnic między wartością zmierzoną, a wynikającą z przybliżonej funkcji była możliwie najmniejsza N 1 J = yi F( xi ) min. N i = 1 ( ) 2 Dobiera się tak parametry funkcji F(x) tak, aby maksymalna wartość bezwzględna różnicy między wartością zmierzoną, a wynikającą z przybliżonej funkcji była możliwie najmniejsza max y F( x ) min. i i

17 Aproksymacja Standardową metodą aproksymacji w Matlabie jest aproksymacja średniokwadratowa wielomianami wybranego stopnia. Polecenie: a=polyfit(x,y,n) znajduje wektor a współczynników wielomianu stopnia n najlepiej dopasowanego do danych wektorów x, y. Wartość wielomianu aproksymującego w dowolnym punkcie x (wektorze x) można wyznaczyć, korzystając z polecenia polyval(a,x).

18 Aproksymacja Najbardziej podstawową, a zarazem najprostszą metodą aproksymacji średniokwadratowej jest aproksymacja funkcją liniową, zwana także regresją liniową. %Przyklad na regresje liniowa clear all close all x=[ ];y=[ ]; a=polyfit(x,y,1); xp=linspace(,1,3); yp=polyval(a,xp);grid plot(x,y,'or',xp,yp,'b'),grid,title('regresja liniowa'); Regresja liniowa F( x) =.1765x

19 Aproksymacja n= Mamy 12 wartości pomiarowych (maksymalny stopień wielomianu aproksymującego wynosi 11, wówczas mamy wielomian Lagrange a)

20 Aproksymacja n=

21 Aproksymacja n=

22 Aproksymacja n=

23 Aproksymacja n=

24 Aproksymacja n=

25 Aproksymacja n=

26 Aproksymacja n=

27 Aproksymacja n=

28 Aproksymacja n=

29 Aproksymacja n=

30 Dane są punkty pomiarowe charakterystyki amplitudowej pewnego filtru elektrycznego. Pomiary wykonano co 1Hz. 5s H ( s) = ; 2 5 s + 5.5* s + 2.5*1 A( ω) = A(2 π f ) = H ( s) ; s= j2π f Znajdź współczynniki wielomianu aproksymującego stopnia czwartego (i ewentualnie wyższego, takiego by uznać wyniki aproksymacji za zadowalające). Wykreśl na jednej figurze charakterystykę otrzymaną z aproksymacji oraz teoretyczną.

31 1 Charakterystyka teoretyczna A(f) Czestotliwosc [Hz]

32 1 Punkty pomiarowe A(f) Czestotliwosc [Hz]

33 1.2 Charakterystyka aproksymowana n= A(f) Czestotliwosc [Hz]

34 1 Charakterystyka aproksymowana n= A(f) Czestotliwosc [Hz]

35 1 Charakterystyka aproksymowana n= A(f) Czestotliwosc [Hz]

36 Klasyfikacja metod całkowania numerycznego Najbardziej ogólną metodą całkowania numerycznego jest metoda Newtona-Cotesa. Jest ona oparta na interpolacji funkcji y = f(x) w m odcinkach przez wielomian interpolujący Lagrange a stopnia n. Metody Newtona -Cotesa Metody równomierne Metody nierównomierne Metody prostokątów Metoda trapezów Metoda Simpsona Metoda Gaussa

37 Metoda prostokątów Przedział całkowania <x p,x k > dzielimy na n + 1 równo odległych punktów x o, x 1, x 2,..., x n : dla i =,1,2,...,n x i = x p + i (x k - x p ) /n Dla każdych dwóch sąsiednich punktów wyznaczamy punkt środkowy t i wg wzoru: dla i = 1,2,...,n t i = (x i-1 + x i )/2 Obliczamy odległość między dwoma sąsiednimi punktami. dx = (x k - x p )/n

38 Metoda prostokątów Pole prostokąta jest równe; dla i = 1,2,...,n P i = t dx i Wartość całej całki otrzymamy sumując te pola, czyli: xk = P f ( x) dx P x n i= 1 i

39 Metoda trapezów Przedział całkowania <x p,x k > dzielimy na n + 1 równo odległych punktów x o, x 1, x 2,..., x n : dla i =,1,2,...,n x i = x p + i (x k - x p ) /n Obliczamy odległość między dwoma sąsiednimi punktami. dx = (x k - x p )/n

40 Metoda trapezów Pole trapezu jest równe; dla i = 1,2,...,n P i ( x+ x ) i i 1 = Wartość całej całki otrzymamy sumując te pola, czyli: 2 dx xk = P f ( x) dx P x n i= 1 i

41 Metoda Simpsona ( Przedział całkowania <x p,x k > dzielimy na n + 1 równo odległych punktów x o, x 1, x 2,..., x n : dla i =,1,2,...,n x i = x p + i (x k - x p ) /n Dla każdych dwóch sąsiednich punktów wyznaczamy punkt środkowy t i wg wzoru: dla i = 1,2,...,n t i = (x i-1 + x i )/2 Obliczamy odległość między dwoma sąsiednimi punktami. dx = (x k - x p )/n

42 Metoda Simpsona Dla każdego wyznaczonego w ten sposób punktu obliczamy wartość funkcji f(x) w tym punkcie:

43 Metoda Simpsona W każdym podprzedziale <x i-1,x i > przybliżamy funkcję za pomocą paraboli g(x) o następującej postaci: dla i = 1,2,...,n g i (x) = a i x 2 + b i x + c i, x <x i-1, x i > Parabola g i (x) musi przechodzić przez punkty: (x i-1, f i-1 ), (t i,f ti ), (x i,f i ). Współczynniki a i, b i i c i wyznaczymy zatem z układu trzech równań: dla i = 1,2,...,n 2 a x b x c f a t bt c f a x b x c f, i i 1 + i i 1 + i = i 1 2 i i + i i + i = ti, 2 i i + i i + i = i,

44 Metoda Simpsona Pole pod parabolą w przedziale <x i-1,x i > będzie równe całce oznaczonej: dla i = 1,2,...,n x i i 1 i 1 x i 2 ( ) P = g ( x) dx = a x + b x + c dx, x < x ; x > i i i i i i 1 i x x Po kilku przekształceniach i uproszczeniach otrzymujemy ostateczny wzór: dla i = 1,2,...,n x x P g x dx f f f xi k p i = i ( ) = i 1 + i + 4 ti 6n x i 1 ( )

45 Metoda Simpsona Po przekształceniach można otrzymać wzór pozwalający obliczyć pole obszaru pod parabolą aproksymującą funkcję f(x) w przedziale <x i-1 x i >. Wartość całej całki otrzymamy sumując te pola, czyli: xk x n n n k xp P = f ( x) dx fi 1 fi 4 fti 6n + + i= 1 i= 1 i= 1 x Jest to wzór wyliczania przybliżonej wartości całki oznaczonej za pomocą metody Simpsona. Ponieważ w obliczanych sumach wartości funkcji się powtarzają dwukrotnie (z wyjątkiem pierwszej i ostatniej), do obliczeń komputerowych stosujemy efektywniejszy wzór otrzymywania powyższej sumy:

46 Metoda Simpsona x x P = f x dx f + f + f + f x k n 1 n k p ( ) n 2 i 4 ti 6n x i= 1 i= 1

47 Metoda Simpsona

48 Metoda Simpsona Lista kroków

49 Metoda Simpsona Schemat blokowy

50 Charakterystyki częstotliwościowe układów Dana jest funkcja układu BIBO stabilnego: a s + a s a s + a L( s) H ( s) = =, n m, b s b s... b s b M ( s) n n n n+ 1 m m m + m+ 1 Charakterystyka widmowa dana jest zależnością: H ( jω ) = H ( s) s = j ω

51 Amplitudowa charakterystyka widmowa: w db: ω ω ω A( ) = H ( j ) = A( ) A ( ω ) 2lg ( ) db = A ω Fazowa charakterystyka widmowa: ( ) = arg( H ( j )) = ( ) φ ω ω φ ω Odpowiedź impulsowa układu dana jest zależnością: 1 h( t) =L { H ( s)}

52 Wykreślanie charakterystyk w Matlabie Dana jest funkcja układu: H ( s) = 2 5s s s s s Wykreślić charakterystyki amplitudową i fazową tego układu w przedziale.1 1 Hz Charakterystyki wykreślić zarówno w liniowej jak i logarytmicznej skali częstotliwości. Amplitudę liniowo i w db, fazę w stopniach. f

53 f= ; w=2*pi*f; s=j*w; 1. H1=5*s.^2./(s.^4+1*s.^3+25*s.^2+1*s+1); 2. H2=polyval([5 ],s)./polyval([ ],s); lub: H2=polyval(L,s)./polyval(M,s); ale wtedy należy zadeklarować L i M: L=[5 ]; M=[ ] 3. H3=freqs([ 5 ], [ ],w); lub: H3=freqs(L, M,w); ale wtedy należy zadeklarować L i M: L=[5 ]; M=[ ]

54 freqs(l,m) tworzy wykresy charakterystyk amplitudowej i fazowej, oś x pulsacja w radianach, 2 punktów! freqs(l,m,w) j.w., ale w jest zadanym wektorem pulsacji, H=freqs(L,M,w) nie tworzy wykresu lecz wektor odpowiedzi częstotliwościowych, który można potem wykreślić [H,w]=freqs(L,M) nie tworzy wykresu lecz wektor odpowiedzi częstotliwościowych i wektor pulsacji

55 Charakterystyka amplitudowa Amplitudowa charakterystyka czestotliwosciowa -1-2 Amplituda [db] Czestotliwosc [Hz]

56 Charakterystyka fazowa 2 Fazowa charakterystyka czestotliwosciowa Faza [deg] Czestotliwosc [Hz]

57 Odpowiedź impulsowa impulse(l,m) wykres, czas odpowiedzi dobrany przez Matlaba impulse(l,m,t) T oznacza końcowy czas odpowiedzi impulsowej impulse(l,m,t) t zadany wektor czasu h= impulse(l,m) nie wykonuje wykresu lecz tworzy wektor odpowiedzi impulsowej h, który można potem wykreślić

58 Odpowiedź impulsowa 3 Odpowiedz impulsowa 2 1 Ampiltuda [V] Czas [s]

59 Odpowiedź jednostkowa step(l,m) wykres, czas odpowiedzi dobrany przez Matlaba step(l,m,t) T oznacza końcowy czas odpowiedzi impulsowej step(l,m,t) t zadany wektor czasu k= step(l,m) nie wykonuje wykresu lecz tworzy wektor odpowiedzi impulsowej h, który można potem wykreślić

60 Odpowiedź jednostkowa.3 Odpowiedz jednostkowa.2.1 amplituda [V] czas [s]