· Enter value(s) (Введите данные) – Введите любое выражение, совместимое с систе-мой MATLAB для оценки вашей текущей подгонки в промежуточных или выходя-щих за пределы заданных аргументов точек. Выражение будет вычислено после на-жатия кнопки Evaluate (Вычислить), а результаты в табличной форме будут выве-дены в соответствующее окно ниже. Метод текущей подгонки при этом указан в ме-ню Fit.
· Save to workspace (Запомнить в рабочем пространстве) – Вызывает диалоговое окно, которое позволяет запомнить в рабочем пространстве результаты вашей интерполя-ции.
· Plot results (Построить графики) – При выборе данной опции, результаты интерполя-выводятся в графической форме на график данных.
MATLAB имеет спциальные функции для работы с уравнениями в конечных разностях и фи-льтрами. Эти функции работают главным образом с векторами. Векторы используются для хранения дискретных сигналов или последовательностей, а также для обработки сигналов и анализа данных. Для систем со многими входами, каждая строка матрицы соответствует од-ной временной точки выборки сигналов, где каждый вход описывается как один вектор-стол-бец.
Функция
y = filter(b, a, x)
обрабатывает данные в векторе x посредством фильтра, описываемого векторами a и b, вы-давая фильтрованные данные y. Функция filter может рассматриваться как эффективная реа-лизация уравнения в конечных разностях. Структура функции filter является обобщенной структурой фильтра, образованного при помощи линий задержки, который описывается приведенными ниже уравнениями в конечных разностях, где n есть индекс (номер) текущей выборки, na есть порядок полинома, описываемого вектором a , а nb есть порядок полино-ма,описываемого вектором b. Выход y(n) является линейной комбинацией текущего и пре-дыдущих входов, то есть x(n) x(n-1) ..., и предыдущих выходов y(n-1) y(n-2) ...
a(1) y(n) = b(1) x(n) + b(2) x(n-1) + … + b(nb) x(n-nb+1) –
- a(2) y(n-1) - … - a(na) y(n-na+1)
Допустим, например, что мы хотим сгладить данные нашей задачи по движению автомоби-лей при помощи усредняющего фильтра, который выдает среднее количество машин за каж-дые 4 часа. Данный процесс можно выразить при помощи следующего уравнения в конеч-ных разностях:
y(n) = (1/4) x(n) + (1/4) x(n-1) + (1/4) x(n-2) + (1/4) x(n-3)
Соответствующие векторы равны:
a = 1; b = [1/4 1/4 1/4 1/4];
x = count(:, 1);
Усредненные за 4 часа данные могут быть легко вычислены при помощи приведенной выше функции y = filter(b, a, x). Сравним исходные и сглаженные данные, построив их на одном графике.
t = 1:length(x) ;
plot(t, x, '-.', t, y, '-'); grid on
legend('Original Data','Smoothed Data',2)
Исходные данные наблюдения представлены здесь штрих-пунктирной линией, а сглаженные за 4 часа данные – сплошной линией.
Для различных практических приложений, в специальном пакете Signal Processing Toolbox предусмотрены многочисленные функции для анализа сигналов и проектирования дискрет-ных фильтров.
Многомерные массивы в системе MATLAB являются распространением обычных двумерных матриц. Как известно, матрицы имеют две размерности – строки (row) и столбцы (column).
Вы можете выделить любой элемент двумерной матрицы при помощи двух индексов, где первый является индексом (номером) строки, а второй – индексом столбца. Многомерные массивы имеют дополнительную индексацию. Например, трехмерные массивы имеют три индекса:
Для обращения, например, к элементу второй строки и третьего столбца на странице 2 нужно воспользоваться индексацией (2,3,2) (см. рисунок ниже).
Если вы добавляете размерности к массиву, вы также добавляете индексы. Четырехмерный массив, например, имеет 4 индекса. Первые два из них указывают на пару строка-столбец, а следующие два характеризуют третью и четвертую размерности.
Отметиим, что общие функции обращения с многомерными массивами находятся в директории datatypes.
Создание Многомерных Массивов
При создании многомерных массивов можно воспользоваться теми же приемами, которые используются для двумерных матриц.
Создание массивов с использованием индексации
Один из способов формирования многомерного массива состоит в создании двумерного массива и соответствующего его расширения. Например, начнем с простого двумерного массива А.
A = [5 7 8; 0 1 9; 4 3 6];
А является массивом 3х3, то есть его размерности строк и столбцов равны трем. Для добавления третьей размерности к А запишем
A(:,:,2) = [1 0 4; 3 5 6; 9 8 7].
MATLAB выдаст
A(:, : ,1) =
5 7 8
0 1 9
4 3 6
A(:, :, 2) =
1 0 4
3 5 6
9 8 7
Вы можете продолжить добавление строк, столбцов или страниц аналогичным образом.
Расширение Многомерных Массивов. Для расширения любой размерности массива А нужно:
Вы можете воспользоваться свойством скалярного распространения системы MATLAB, совместно с оператором двоеточия, для заполнения всей размерности единственным числом:
A(:, :, 3) = 5;
A(:, :, 3)
ans =
5 5 5
5 5 5
5 5 5
Для превращения А в четырехмерный массив размерности 3х3х3х2 введите
A(:, :, 1, 2) = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
A(:, :, 2, 2) = [9 8 7; 6 5 4; 3 2 1];
A(:, :, 3, 2) = [1 0 1; 1 1 0; 0 1 1];
Отметим, что после первых двух вводов MATLAB добавляет в A требуемое количество нулей, чтобы поддержать соответствующие размеры размерностей (речь идет о первом элементе по четвертой размерности, то есть при четвертом индексе равном единице, массив А будет содержать три нулевые матрицы размера 3х3).
Создание масивом с применением функций MATLAB-а.
Вы можете использовать для создания многомерных массивов такие функции MATLAB-а как randn, ones, и zeros, совершенно аналогично способу используемому для двумерных матриц. Каждый вводимый аргумент представляет размер соответствующей размерности в результирующем массиве. Например, для создания массива нормально распределенных случайных чисел размера 4х3х2 следует записать:
B = randn(4,3,2).
Для создания массива, заполненного единственным постоянным значением можно восполь-зоваться функцией repmat. Эта функция копирует массив (в нашем случае массив размера 1х1) вдоль вектора размерностей массива.
B = repmat(5,[3 4 2])
B(:, :, 1) =
5 5 5 5
5 5 5 5
5 5 5 5
B(:, :, 2) =
5 5 5 5
5 5 5 5
5 5 5 5
Внимание! Любая размерность массива может иметь размер 0, что просто дает пустой массив (empty array) . Так, размер 10х0х20 является допустимым размером многомерного массива.
Создание многомерного массива при помощи функции cat.
Функция cat дает простой путь построения многомерных массивов; она объединяет набор массивов вдоль заданной размерности.
B = cat (dim,A1,A2...)
где А1, А2 и т.д. являются объединяемыми массивами. а dim есть размерность, вдоль которой они объединяются. Например, для создания нового массива из двух двумерных матриц при помощи функции cat запишем
B = cat (3, [2 8; 0 5], [1 3; 7 9])
что дает трехмерный массив с двумя страницами
B(:, :, 1) =
2 8
0 5
B(:, :, 2) =
1 3
7 9
Функция cat принимает любые комбинации существующих и новых данных. Более того, вы можете осуществлять вложение данных функций. Приведенные ниже строки, к примеру, формируют четырехмерный массив:
A = cat (3, [9 2; 6 5], [7 1; 8 4])
B = cat (3, [3 5; 0 1], [5 6; 2 1])
D = cat (4, A, B, cat (3, [1 2; 3 4], [4 3; 2 1])).
Функция cat автоматически добавляет, при необходимости, единичные индексы между размерностями. Например, для создания массива размера 2х2х1х2 можно ввести
C = cat (4, [1 2; 4 5], [7 8; 3 2])
В данном случае функция cat вводит нужное число единичных размерностей для создания четырехмерного массива, чья последняя размерность не является единичной. Если бы аргумент dim был бы равен 5, последняя запись привела бы к массиву размера 2х2х1х1х2. Это добавляет еще одну единицу в индексации массива. Для обращения к значению 8 в четырехмерном случае нужно применить следующую индексацию