В этом примере показано, как использовать spmak
, spcrv
, cscvn
и rscvn
команды от Curve Fitting Toolbox™, чтобы создать сплайновые кривые в плоскости. Это включает касательные графического вывода и вычисление области, заключенной кривой.
Curve Fitting Toolbox может обработать сплайны с векторным знаком. D-vector-valued одномерный сплайн обеспечивает кривую на d-пробеле. В этом режиме, d = 2
наиболее распространено, когда это дает плоские кривые.
Вот пример, в котором сплайн с 2-мерными коэффициентами создан и построен.
knots = [1,1:9,9]; curve = spmak( knots, repmat([ 0 0; 1 0; 1 1; 0 1 ], 2,1).' ); t = linspace(2,8,121); values = fnval(curve,t); plot(values(1,:),values(2,:),'LineWidth',2); axis([-.4 1.4 -.2 1.2]), axis equal title('A Spline Curve'); hold on
Вы, возможно, заметили, что этот пример не использовал fnplt
построить кривую, но вместо этого построило некоторые точки на кривой, полученные fnval
. Вот код снова:
t = linspace(2,8,121); values = fnval(curve,t); plot(values(1,:),values(2,:),'LineWidth',2)
Используя fnplt
непосредственно с этой конкретной сплайновой кривой дает красную кривую в рисунке ниже.
fnplt(curve,'r',.5); title('The Full Spline Curve, in Red')
Объяснение?
Сплайн имеет порядок 4, все же узлы конца в последовательности узла
knots
knots = 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 9
только имейте кратность 2. Поэтому все B-сплайны порядка 4 для этой последовательности узла 0 в конечных точках основного интервала. Это заставляет кривую запуститься и остановиться в (0,0).
С тех пор, в этом случае, мы интересуемся действительно только сегментом кривой, соответствующим интервалу параметра [3.. 7], мы можем использовать fnbrk
чтобы извлечь ту часть, и затем не испытывают никаких затруднений при графическом выводе его, в желтом, с fnplt
.
mycv = fnbrk(curve,[3 7]); fnplt(mycv,'y',2.5); title('The Spline Curve of Interest, in Yellow')
Поскольку у вас теперь есть сплайн, а именно, mycv
, это описывает кривую (и ничто иное), можно легко вычислить область, заключенную этой замкнутой кривой, можно следующим образом.
area = diff(fnval(fnint( ... fncmb(fncmb(mycv,[0 1]),'*',fnder(fncmb(mycv,[1 0]))) ... ),fnbrk(mycv,'interval')))
area = -0.8333
С небольшим усилием можно распознать это значением интеграла
int y(t) d(x(t)) = int y(t) Dx(t) dt
на основном интервале сплайна mycv
, с (x(t),y(t)) := fnval(mycv,t)
точка на кривой, соответствующая значению параметров t
. Здесь, fncmb(mycv,[1,0])
, fncmb(mycv,[0,1])
опишите два компонента сплайновой кривой, т.е. сплайны со скалярным знаком x
и y
.
Кроме того, кривая является примерно кругом с радиусом 1/2. Следовательно, вы ожидали бы область, примерно,
disp(pi/4)
0.7854
Но почему вычисленная область отрицательна? Поскольку область, заключенная кривой, лжет левым, когда каждый перемещается на кривой с увеличением t
. Чтобы проверить это, мы чертим некоторые векторы касательной.
Мы перерисовываем кривую и также чертим вектор касательной к кривой в некоторых точках.
hold off fnplt(mycv,'y',2.5); hold on t = 3:.4:6.2; cv = fnval(curve, t); cdv = fnval(fnder(curve), t); quiver(cv(1,:),cv(2,:), cdv(1,:),cdv(2,:)); title('A Spline Curve With Some Tangents') axis([-.4 1.4 -.2 1.2]), axis equal
Если вы хотели определить точки пересечения этой сплайновой кривой прямой линией y = x
, следующий код дал бы их вам и построил бы сегмент той прямой линии в кривой:
cuts = fnval(mycv, ... mean(fnzeros(fncmb(fncmb(mycv,[0,1]),'-',fncmb(mycv,[1,0]))))); plot(cuts(1,:), cuts(2,:),'y','LineWidth',2.5) hold off title('A Spline Curve With Some Tangents and a Cut Across')
Сплайновые кривые используются экстенсивно в генерации рисунков, на которых требуются не что иное как плавная кривая определенной примерно предполагаемой формы. Для этого Curve Fitting Toolbox содержит специальную команду, spcrv
, который может использоваться независимо от остальной части тулбокса.
Учитывая последовательность точек в плоскости и, опционально, порядок k
, spcrv
генерирует, повторной вставкой узла средней точки, сплайновой кривой порядка k
чей многоугольник управления задан данной последовательностью.
Рисунок ниже показывает такой многоугольник управления и соответствующую сплайновую кривую порядка 3.
points = [0 0; 1 0; 1 1; 0 2; -1 1; -1 0; 0 -1; 0 -2].'; values = spcrv(points,3); plot(points(1,:),points(2,:),'k'); axis([-2 2.25 -2.1 2.2]); hold on plot(values(1,:),values(2,:),'r','LineWidth',1.5); legend({'Control Polygon' 'Quadratic Spline Curve'}, 'location','SE');
Заметьте, что кривая касается каждого сегмента многоугольника управления в его средней точке и следует за формой, обрисованной в общих чертах многоугольником управления.
Повышение порядка k
разделит кривую от многоугольника управления и сделает его более сглаженным, но также и короче. Здесь, мы добавили соответствующую сплайновую кривую порядка 4.
value4 = spcrv(points,4); plot(value4(1,:),value4(2,:),'b','LineWidth',2); legend({'Control Polygon' 'Quadratic Spline Curve' ... 'Cubic Spline Curve'}, 'location','SE');
С другой стороны, чтобы получить кривую интерполяции, вы могли использовать cscvn
команда, которая обеспечивает параметрическую 'естественную' кубическую сплайновую кривую.
fnplt(cscvn(points), 'g',1.5); legend({'Control Polygon' 'Quadratic Spline Curve' ... 'Cubic Spline Curve' 'Interpolating Spline Curve'}, ... 'location','SE');
Путем добавления точки (.95,-.05) около второй контрольной точки, (1,0), мы можем создать сплайновую кривую интерполяции, которая становится быстрее там.
np = size(points, 2); fnplt( cscvn([ points(:,1) [.95; -.05] points(:,2:np) ]), 'm',1.5); plot(.95,-.05,'*'); legend({'Control Polygon' 'Quadratic Spline Curve' ... 'Cubic Spline Curve' 'Interpolating Spline Curve' ... 'Faster Turning Near (1,0)'}, ... 'location','SE'); hold off
Можно также получить непрерывную кривую касательной, состоявшую из круговых дуг, который проходит через данную последовательность точек в плоскости и, опционально, является ортогональным к данным нормальным направлениям в точках. Команда rscvn
обеспечивает такую кривую.
Например, следующее генерирует круг
c = rscvn([-1 1 -1;0 0 0],[1 1;0 0]);
когда его график показывает.
fnplt(c); axis([-1.05 1.05 -1.05 1.05]), axis equal, axis off
c
квадратичный рациональный сплайн, состоящий всего из двух частей, когда следующие команды ясно дают понять.
[form, order, breaks] = fnbrk(c,'f','o','b')
form = 'rBform' order = 3 breaks = 0 2 4
Легко сгенерировать поразительные шаблоны с этим инструментом с помощью всего нескольких точек данных. Например, вот версия проекта на Бронзовом Медальоне Triskele в Ольстерском Музее в Белфасте, предположительно, сделанном частями круговых дуг давным-давно.
pp =[zeros(1,7); 5.4, 3, 6.9, 2.75, 2.5, .5, 5]; alpha = 2*pi/3; ca = cos(alpha); sa = sin(alpha); c = [ca sa;-sa ca]; d = [0 0 .05 -.05;1 -1 .98 .98]; d = [d c*d]; yin = rscvn([pp(:,[7,1:3]),c*pp(:,3:4),pp(:,3)], d(:,[1 2 1 4 7 5 1])); fnplt(yin), hold on, fnplt(fncmb(yin,c)), fnplt(fncmb(yin,c')) yang = rscvn([pp(:,6),-pp(:,6),pp(:,5),c*pp(:,4)],[d(:,[2 1 1]),c(:,2)]); fnplt(yang), fnplt(fncmb(yang,c)), fnplt(fncmb(yang,c')) axis([-7.2 7.2 -7.2 7.2]), axis equal, axis off, hold off