Matlab线性插值

已知离散点上的数据集，即已知在点集X上对应的函数值Y，构造一个解析函数（其图形为一曲线）通过这些点，并能够求出这些点之间的值，这一过程称为一维插值。 MATLAB命令：yi=interp1(X, Y, xi, method) 该命令用指定的算法找出一个一元函数，然后以给出xi处的值。xi可以是一个标量，也可以是一个向量，是向量时，必须单调，method可以下列方法之一： 'nearest'：最近邻点插值，直接完成计算； 'spline'：三次样条函数插值； 'linear'：线性插值（缺省方式），直接完成计算； 'cubic'：三次函数插值； 对于[min{xi},max{xi}]外的值，MATLAB使用外推的方法计算数值。下面是一个例子： t=1900:10:1990; p=[75.995,91.972,105.711,123.203,131.669,150.697,179.323,203.212,226.505,249.633]; x=1900:0.01:1990; %使用不同的方法进行一维插值 yi_linear=interp1(t,p,x); %线性插值 yi_spline=interp1(t,p,x,'spline');%三次样条插值 yi_cubic=interp1(t,p,x,'cubic');%三次多项式插值 yi_v5cubic=interp1(t,p,x,'v5cubic');%matlab5中使用的三次多项式插值 %绘制图像对比 % subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果第一个数字是2就是表示2行图。p是指你现在要把曲线画到figure中哪个图上，最后一个如果是1表示是从左到右第一个位置。 subplot(2,1,1); plot(t,p,'ko'); hold on; plot(x,yi_linear,'g','LineWidth',1.5);grid on; plot(x,yi_spline,'y','LineWidth',1.5); title('Linear VS Spline ') subplot(2,1,2); plot(t,p,'ko'); hold on plot(x,yi_cubic,'g','LineWidth',1.5);grid on; plot(x,yi_v5cubic,'y','LineWidth',1); title('Cubic VS V5cubic '); %创建新图形窗口

figure yi_nearest=interp1(t,p,x,'nearest');%最邻近插值法 plot(t,p,'ko'); hold on plot(x,yi_nearest,'g','LineWidth',1.5);grid on; title('Nearest Method');

%以下是根据拟合估计 msg='year Cubic Linear Nearest Spline'; for i=0:8 n=10*i; year=1905+n; pop(i+1,1)=year; pop(i+1,2)=yi_cubic((year-1900)/0.01+1); pop(i+1,3)=yi_linear((year-1900)/0.01+1); pop(i+1,4)=yi_nearest((year-1900)/0.01+1); pop(i+1,5)=yi_spline((year-1900)/0.01+1); end P=round(pop); disp(msg) disp(P) 由此可见,各种插值的优劣,在速度上,Nearest最快,然后是Linear再到Cubic,最慢的是Splic.但是精度和曲线的平滑度恰好相反,Nearest甚至不连续~~ 系统默认的是Linear