线性插值，最经邻点差值，三次插值，三次样条插值

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这段 MATLAB 代码演示了不同插值方法的效果，以下是对每个插值方法的解释：
1 S( g. R( V: o5 |% f4 x
) c/ q/ a8 P, z4 `+ C1.线性插值：

1.    y1 = interp1(x, y, xx, 'linear');
     }5 j0 L8 O. `
2. 
   . g, w3 @- c  y0 S; G( {
3.    subplot(2,2,1), L6 @' E7 r' @# u- {  q) M
   
4. 
   0 ]# U# W3 r' v. T0 |
5.    plot(x, y, 'o', xx, y1);
   \" R$ y5 w6 k; y9 r
6. 
   / Z8 u+ [- Q3 v9 B& a
7.    title('线性插值');

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线性插值通过连接相邻数据点之间的直线来估算插值点的值。在图中，原始数据用圆圈表示，线性插值用直线表示。线性插值是简单的插值方法，但在数据变化较快的区域可能不够准确。

) l4 p0 ~4 P6 f/ Y# \0 b2.最邻近点插值：

1.    y2 = interp1(x, y, xx, 'nearest');
   7 O4 }. }  Z6 Q. C) w! c; a5 I
2. / r+ e: C$ Q& d0 ]; v
   
3.    subplot(2,2,2)
   ; `! J1 X$ o% d, h; L' O; R
4. # S, T. I) `: L+ ?8 f5 x* k
   
5.    plot(x, y, 'o', xx, y2);) N\" i) f- o0 m6 c5 {/ q7 E
   
6. 
   ( x% M: z7 Q* J! J
7.    title('最邻近点插值');

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最邻近点插值是一种简单的插值方法，它将插值点的值设置为最接近的数据点的值。在图中，原始数据用圆圈表示，最邻近点插值用水平线段表示。这种方法适用于那些在插值点附近有突变的情况。
: L% m; w. {) Z9 D8 U& w
3.三次插值：

1.    y3 = interp1(x, y, xx, 'cubic');8 A, w: Y' x( Y* v7 U
   
2. 
   $ g' L8 Q& P8 I5 V- a: K
3.    subplot(2,2,3)6 k. I: t/ J1 e
   
4. - o* I( c& x9 @9 n% H
   
5.    plot(x, y, 'o', xx, y3);
   8 k8 c( f7 X4 r& L5 q- w0 @/ H\" K
6. 
   * R; S5 q1 |) M. M$ b2 v( t
7.    title('三次插值');

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三次插值使用三次多项式拟合数据，通过插值点前后的多个数据点来计算插值点的值。在图中，原始数据用圆圈表示，三次插值用平滑的曲线表示。三次插值通常对于平滑的数据变化效果较好。

4.三次样条插值：

1.    y4 = interp1(x, y, xx, 'spline');# l, r1 r\" m( d( R; {: ^
   
2. 
   , `; Y\" n/ k' r
3.    subplot(2,2,4)
   1 c6 k& @$ V7 ]( F( h
4. : n% S7 |* S. u( m
   
5.    plot(x, y, 'o', xx, y4);% M! A$ s& Y- g+ Z
   
6. 4 K3 Y$ A' S. t
   
7.    title('三次样条插值');

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三次样条插值使用分段三次多项式（样条）来逼近数据，以实现更加平滑的插值。在图中，原始数据用圆圈表示，三次样条插值用更平滑的曲线表示。这种方法通常对于光滑的曲线有很好的效果。
这四种插值方法分别在不同情况下有其优劣之处，选择适当的插值方法取决于数据的性质和所需的插值精度。
. m6 ?0 |4 S7 U, R' ^- r3 \