Ukázka možností interpolace dat v softwaru Matlab

Ukázka možností interpolace dat v softwaru Matlab
Ing. Stanislav Olivík 1
Anotace: V následujícím textu bude čtenář seznámen s několika základními funkcemi
softwaru Matlab, pomocí nichž může interpolovat data mezi zadanými (naměřenými)
hodnotami. Na výběr je interpolace funkcí po částech konstantní, lineární interpolace,
interpolace kubickou křivkou a také spline křivkou.
1. Úvod
Software Matlab (zde ve verzi 7.0.1) nabízí v základním balíčku funkcí také několik funkcí
umožňující interpolaci (a také extrapolaci) dat. Pro interpolaci funkčních hodnot y v závislosti
na x ( y = f (x) ) je k dispozici funkce interp1. Pro interpolaci funkčních hodnot z
v závislosti na x, y ( z = f ( x, y ) ) je k dispozici funkce interp2. Volumetrická data
( v = f ( x, y, z ) ) mohou být interpolována funkcí interp3. Pro vícedimenzionální data je zde
funkce interpn. V tomto příspěvku budou přiblíženy pouze možnosti interpolace v rovině
(2D) a prostoru (3D).
2. Interpolace v rovině
Pro interpolaci hodnot y = f (x) se používá funkce interp1. Základní syntaxe je
YI = INTERP1(X,Y,XI), kde X je vektor bodů na ose x, vektor Y obsahuje hodnoty
v bodech vektoru X, XI je nové dělení intervalu vymezeném vektorem X (jiné než X) a YI je
vektor interpolovaných hodnot. Hodnoty z vektorů X a Y se použijí jako opěrné body, jimiž se
proloží požadovaná křivka. Hodnoty vektoru YI se následně počítají jako funkční hodnoty
křivky v bodech vektoru XI. Dělení intervalu XI může být jakkoliv jemné či hrubé a nemusí
obsahovat původní body z vektoru X.
Přednastaveným typem interpolace je interpolace lineární. Dalšími možnými typy interpolace
jsou:
o 'nearest' - nejbližší soused (po částech konstantní funkce)
o 'linear'
- lineární interpolace
o 'spline'
- po částech kubická spline interpolace (SPLINE)
o 'pchip'
- po částech kubická interpolace zachovávající tvar (shape-preserving)
o 'cubic'
- stejná metoda jako 'pchip'
o 'v5cubic' - kubická interpolace z verze 5, která neumožňuje extrapolaci a používá
'spline' pro neuniformní dělení X.
Tyto metody se zadávají pomocí syntaxe YI = INTERP1(X,Y,XI,'method').
1
Katedra matematiky, Fakulta stavební, České vysoké učení technické v Praze
email: [email protected]
Obr. 1: Rozdíly mezi jednotlivými typy interpolací. Funkce y=cosx.
Extrapolace dat se zadává pomocí stejné funkce jako interpolace, pouze se přidá parametr
‘extrap’: YI = INTERP1(X,Y,XI,'method','extrap'). Extrapolace je možná pouze
pro metody ‘cubic’, ‘pchip’ a ‘spline’.
Obr. 2: Ukázka extrapolace spline křivkou a pchip polynomem.
Obr. 3: Ukázka extrapolace stejné funkce stejnými metodami jako u Obr. 2 . Menší počet opěrných bodů.
Jak je patrno z Obr. 2 a Obr. 3, extrapolované části křivky pokračují podle předpisu
poslední interpolované části křivky (mezi posledními dvěma opěrnými body).
Pro interpolaci pomocí spline křivky volá funkce interp1 funkci s názvem spline.
Základní nastavení této funkce je takové, že vytváří přirozený spline (první i druhé derivace
v koncových bodech křivky jsou rovny nule). Je zde však i možnost zadat velikosti krajních
derivací, tedy tečný vektor křivky v krajních bodech. V tom případě se zadá vektor Y o dvě
hodnoty delší než vektor X. První a poslední hodnota je v tomto případě brána jako velikost
první derivace v krajních bodech (Obr. 4). Funkce spline umožňuje interpolovat
a extrapolovat při uniformním i neuniformním dělení X.
Obr. 4: Rozdíl mezi spline křivkou bez zadaných krajních derivací a se zadanými krajními derivacemi.
Funkce spline také rozlišuje počet zadaných bodů. Pokud nejsou zadány krajní derivace
a jsou zadány dva body, použije se lineární interpolace. Jsou-li zadány tři body bez krajních
derivací, pak se těmito body proloží parabola. V ostatních případech se jednotlivé oblouky
spline křivky počítají jako Hermitův interpolační polynom třetího stupně [1].
Pro výpočet koeficientů interpolačního polynomu je zapotřebí znát souřadnice opěrných
bodů a též tečné vektory ke křivce v těchto bodech. Jelikož nejsou hodnoty prvních derivací
známy (kromě krajních bodů), je nutno je dopočítat. Vypočítají se ze soustavy lineárních
rovnic s třídiagonální maticí. Pro čtyři zadané body, nezadané krajní derivace, uniformní
parametrizaci a krok X rovný jedné, má tato matice podobu
1 1 0 0 
2 4 1 0

.
(1)
0 1 4 2


0 0 1 1 
Pravá strana se počítá podle vztahů
b1 =
[((x
b2 = 3 ( x3 − x 2 )( y 2 − y1 ) + ( x 2 − x1 )( y 3 − y 2 )
b3 = 3 ( x 4 − x3 )( y 3 − y 2 ) + ( x3 − x 2 )( y 4 − y 3 )
[
]
− x1 ) + 2 ( x3 − x1 ))(x3 − x 2 )( y 2 − y1 ) + ( x 2 − x1 ) ( y 3 − y 2 ) ( x3 − x1 )
2
2
.
]
b4 = ( x 4 − x3 ) ( y 3 − y 2 ) + (2( x 4 − x 2 ) + ( x 4 − x3 ))( x3 − x 2 )( y 4 − y 3 ) ( x 4 − x 2 )
2
(2)
Vypočítané hodnoty prvních derivací spolu s vektory X, Y a diferencemi mezi sousedními
hodnotami X a Y vstupují do výpočtu koeficientů kubického polynomu.
Pokud jsou zadány derivace v krajních bodech, liší se jak matice, tak vektor pravých stran.
Při zachování ostatních podmínek jako v předchozím případě pak má matice podobu
1 1 0 0 
1 4 1 0 


(3)
0 1 4 1 


0 0 1 1 
a vektor pravých stran se počítá ze vztahů
b1 = y1′ ( x3 − x 2 )
b2 = 3 ( x3 − x 2 )( y 2 − y1 ) + ( x 2 − x1 )( y 3 − y 2 )
b3 = 3 ( x 4 − x3 )( y 3 − y 2 ) + ( x3 − x 2 )( y 4 − y 3 )
b4 = y 4′ ( x3 − x 2 )
.
(4)
Při interpolaci metodami ‘pchip’ a ‘cubic’ se použije též Hermitův interpolační polynom
třetího stupně. Na rozdíl od spline však není zajištěna spojitost druhých derivací a výsledná
křivka respektuje monotónnost dat a méně osciluje kolem zadaných bodů. Viz Obr. 5.
Obr. 5: Příklad rozdílu mezi spline a pchip interpolací. Upravený příklad z [1]
Hermitův interpolační polynom třetího stupně (‘pchip’ – Piecewise Cubic Hermite
Interpolating Polynomial) lépe interpoluje po částech monotónní data. To je dáno tím, že při
výpočtu prvních derivací dává větší váhu bodům, v jejichž obou sousedních bodech se
funkční hodnota buď mění výrazně, nebo naopak velmi málo, tj. v jejichž okolí jsou funkční
hodnoty monotónní.
Následující dva obrázky (Obr. 6 a Obr. 7) jasně ukazují, jak moc záleží na počtu
a rozmístění opěrných bodů. Oba znázorňují interpolaci spline křivkou a kubickým
π 5π
> a krok
polynomem mezi body funkce y = cos x . Na Obr. 6 je použit interval < ,
3 3
π
π 7π
π
generování původní sítě opěrných bodů . Obr. 7 je pro interval < ,
> a krok .
3
4 4
2
Obr. 6: Část funkce y = cosx. Interpolace spline křivkou a kubickým polynomem.
Obr. 7: Část funkce y = cosx. Interpolace spline křivkou a kubickým polynomem.
3. Interpolace v prostoru
V prostoru přichází do hry interpolace ve dvou směrech. Nabízené metody zde jsou:
o 'nearest' - nejbližší soused (po částech konstantní plocha)
o 'linear'
- bilineární interpolace
o 'spline'
- spline interpolace
o 'cubic'
- bikubická interpolace
Nejjednodušší a nejméně přesnou je zde opět interpolace metodou nejbližšího souseda,
tedy po částech konstantní plochou.
Další metodou je bilineární interpolace. Ani tato metoda nedosahuje u složitějších ploch
dobré výsledky, jak dokládá Obr. 8, který ukazuje lineární interpolaci mezi uzlovými body
hrubé sítě, ve srovnání s Obr. 11, na němž je zobrazena původní funkce, z níž byla
vygenerována tato hrubá síť bodů.
Spline interpolace vytvoří plochu tenzorového součinu. Vyžaduje uniformní dělení X a
aby data vektoru X byla monotónně rostoucí. V okrajových bodech původní sítě se určí první
derivace, a to proložením přirozené spline křivky. Postupným interpolováním parametrických
křivek kubickými spline křivkami se dopočítají obě parciální derivace ve všech uzlových
bodech sítě. Na okrajových křivkách se určí druhé smíšené parciální derivace kubickou spline
interpolací vektorů prvních derivací. Další interpolací se dopočítají hodnoty druhé smíšené
derivace ve všech bodech sítě.
Výpočet mezilehlých bodů plochy při bikubické interpolaci je odvozen z kubické
konvoluce, která se používá pro interpolaci digitálního obrazu při změně jeho velikosti.
Algoritmus kubické konvoluce počítá hodnotu nového bodu jako vážený průměr z 16
nejbližších okolních bodů. Největší váha se přiřazuje nejbližším bodům a nejmenší naopak
bodům nejvzdálenějším.
Obr. 8: Bilineární interpolace. Upravený příklad z [1]
Obr. 9: Bikubická interpolace. Upravený příklad z [1]
Obr. 10: Spline interpolace. Upravený příklad z [1]
Obr. 11: Původní funkce na jemnější síti. Upravený příklad z [1]
4. Závěr
Jako vždy, i při interpolaci dat záleží na datech vstupních. Pokud jsou vstupní data rozmístěna
v hrubé síti, je volba typu interpolace zásadním rozhodnutím, které výrazně ovlivní výsledné
hodnoty. Naopak, při dalším zjemňování jemné sítě se budou hodnoty interpolované různými
způsoby lišit jen málo. Tedy kromě interpolace funkcí po částech konstantní.
Literatura
[1]
Matlab help
[2]
Ježek, F.: Geometrické a počítačové modelování, Pomocný učební text, ZČU
Plzeň, 2000
[3]
Weisstein, E.W.: Hermite Polynomial. From MathWorld [online], URL:
http://mathworld.wolfram.com/HermitePolynomial.html
[4]
Mathews, J.H.: Lab for Hermite Polynomial Interpolation [online], URL:
http://math.fullerton.edu/mathews/
Tento příspěvek vznikl v rámci výzkumu pro grant FRVŠ G1 392