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：
& ]4 v2 p* a3 x  @8 ]9 M9 k
9 j- k$ w$ [7 S' K6 R- z8 Z$ N1.线性插值：

1.    y1 = interp1(x, y, xx, 'linear');
   $ }1 g1 s+ N\" ^* x0 ?
2. * `' @- Z: T6 `5 @( }: Y1 v
   
3.    subplot(2,2,1)! L$ l3 a9 j! Q( j) ]\" s& R, Y
   
4. 
   1 m7 w4 P  E& ]7 v0 B
5.    plot(x, y, 'o', xx, y1);- {9 j4 [7 s2 ^! |
   
6. ) J5 F\" |1 i/ k. s9 a* C* x1 S
   
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。

1 Q; F: v( z- Z% U! }2.最邻近点插值：

1.    y2 = interp1(x, y, xx, 'nearest');
   6 i: D- g\" k2 S) n/ Z3 a\" ^1 n3 X- C/ k
2. ) r, _8 s; e6 ^  P
   
3.    subplot(2,2,2)
   9 G6 x+ O. f& x\" z
4. 
   6 i' B, f: f+ \. q\" M8 I, J$ S
5.    plot(x, y, 'o', xx, y2);, k  c\" Z! j/ ^
   
6. . k+ Q% F2 u: E$ I4 {& ?) L
   
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。
  J) d( M2 Y, C% ~
/ a) R$ R' _% f) F; \3.三次插值：

1.    y3 = interp1(x, y, xx, 'cubic');  g% S' `# l0 r' w( O5 M
   
2. 
   4 s% H+ j2 r2 a* w
3.    subplot(2,2,3)
   * D* J. `7 n% N\" w: [- P
4. 
   , K% [- u! I( V. b6 i
5.    plot(x, y, 'o', xx, y3);0 _$ I4 p. F) Y7 ?5 Y3 R
   
6. * b\" y: a! O. A$ D
   
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。
- o4 ?9 j" t" ]& g3 s# O# O( d& q
4.三次样条插值：

1.    y4 = interp1(x, y, xx, 'spline');4 {9 ?6 a% `2 }5 X4 x# x9 H3 b
   
2. 7 l) U, `0 z# A  e' ~
   
3.    subplot(2,2,4)3 b- j0 `\" ~2 r- _3 F
   
4. 
     P  I3 D2 m2 N& j7 b) C
5.    plot(x, y, 'o', xx, y4);
   9 p  u  B# H! u) V6 l/ e
6. 
   ) }6 M& M: N+ B! L; u
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。
2 g. |& G. i* |7 r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。
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