Тензорно-продуктивные сплайны хороши для сетчатых (двухмерных и даже многомерных) данных. Для работы с рассеянными двухмерными данными, тулбокс обеспечивает тонкопластинчатый сглаживающий сплайн. Предположим, что вы дали значения данных y(j) на данный , имеющий разброс сайтах x(:,j), j=1:N, в самолете. Чтобы привести конкретный пример,
n = 65; t = linspace(0,2*pi,n+1); x = [cos(t);sin(t)]; x(:,end) = [0;0];
обеспечивает 65 сайтов, а именно 64 точки с равными интервалами на модуль круге, плюс центр этого круга. Вот соответствующие значения данных, а именно шумные значения очень приятной функции.
y = (x(1,:)+.5).^2 + (x(2,:)+.5).^2; noisy = y + (rand(size(y))-.5)/3;
Затем можно вычислить разумное приближение к этим данным путем
st = tpaps(x,noisy);
и постройте график получившегося приближения вместе с зашумленными данными
fnplt(st); hold on plot3(x(1,:),x(2,:),noisy,'wo','markerfacecolor','k') hold off
и таким образом получаем следующую картину:
Тонкопластинчатый сглаживающий сплайн с Приближения по Зашумленным данным
