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：

9 [- h: p4 P9 _; Z1.线性插值：

1.    y1 = interp1(x, y, xx, 'linear');
   - {9 z' t4 O5 [7 t* O2 \  j3 f2 {( r
2. \" @: h, R0 I! u) C: ~2 _! M7 G
   
3.    subplot(2,2,1)
   4 y& Y# v% I2 w& _1 A
4. 
   0 w( k0 E7 _7 \' ]
5.    plot(x, y, 'o', xx, y1);/ t1 }\" l% H$ D0 {- o- g\" g- M1 Q- R
   
6. 
   / W( z\" H9 [( B8 T) Z
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。
6 r" Q# u+ x, a( f" f) H
3 u$ o+ p, w1 l/ ?! m3 _% M) A, e2.最邻近点插值：

1.    y2 = interp1(x, y, xx, 'nearest');
   1 ^7 R; F- v( J9 L( R  E- _3 W
2. + A; E% e; A  f9 R8 `* c* b+ e
   
3.    subplot(2,2,2)
   9 v' j# d. {! |7 E: `
4. 
   ( S9 K' _9 i, C0 D\" e: C
5.    plot(x, y, 'o', xx, y2);
   ( r- F  \2 h4 U9 ]9 `& U/ E
6. 5 P2 N1 }' G# k\" [
   
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。
6 l' T, a0 M7 L$ T7 O$ R4 u. v
3.三次插值：

1.    y3 = interp1(x, y, xx, 'cubic');
   + _% |  h& a$ @$ T7 r
2. 
   : M5 I8 ?& b- J
3.    subplot(2,2,3)
   , d$ V7 @) Z% H0 z
4. 
   ' ?8 E; p& {: X/ B) N7 m& p
5.    plot(x, y, 'o', xx, y3);0 {9 g, z, ?9 }
   
6. ' R) J' _# E0 z  H
   
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。
/ I2 p9 Y1 W) {1 ]/ z8 H4 L
: ]4 n4 }" j% z6 j/ h4.三次样条插值：

1.    y4 = interp1(x, y, xx, 'spline');4 B% ?; I9 l8 ]- h* f9 O
   
2. % s8 }' G\" f8 g1 h/ ~1 x
   
3.    subplot(2,2,4)
   & X8 ], U\" g! ^* L9 K7 d
4. 
   + |& ^9 y  o& y5 ^+ k1 ]5 T
5.    plot(x, y, 'o', xx, y4);# P% @) k# A; S7 {- K7 X
   
6. * ]$ f8 V. X$ n0 E, I. D  C1 E
   
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。
  C' ^: i5 _% {8 U; J  m