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利用MATLAB对一组数据进行插值的方法有哪些?这里告诉你

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发表于 2020-6-28 18:05 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

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x
1、拉格朗日插值
6 q/ [1 V: D: b" i" W7 H用多项式函数(10.2)作为插值函数时,希望通过解方程组(10.3)而得到待定系数
2 o& x3 C  G9 ^# S9 @# z7 N: N; u5 [9 X
function y=lagrange(x0,y0,x);6 b+ n  \4 M6 q
n=length(x0);m=length(x);: b! G6 Q2 @: K# W! n! t
for i=1:m
4 n9 ]- }4 N# k& Z' vz=x(i);
0 n% ?1 a1 o  ?" `* ~7 a$ D0 g6 z8 O8 Vs=0.0;0 d* X4 D. x0 w. y& @) }4 _/ ^3 K
for k=1:n+ l7 z  V/ e9 K; L& f, e" s3 T3 V
p=1.0;
0 Y) D; ?6 M& f  w( ^8 s# rfor j=1:n! k% {/ f# c+ W5 Q
if j~=k* a5 e, B1 m/ w  e6 S- l7 O
p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j));
- ?+ L' [' q4 H% Iend! Q2 K  b2 }5 Y1 e# E; ]
end
/ s7 o  U. K# V( z/ Bs=p*y0(k)+s;
7 U6 }* J2 T: R. W" Uend
- E1 ?" s2 t  Ty(i)=s;
" ?$ o. ~0 o8 qen
3 E0 M& X- L+ b3 Q# z
7 `9 s  |8 P# Y+ N" o& p! F  z5 M' ?$ d; l
2、分段线性插值. R% Q1 \( {& `
用Matlab实现分段线性插值不需要编制函数程序,Matlab中有现成的一维插值函数interp1。
6 e+ V$ c1 n6 U" V( Cy=interp1(x0,y0,x,'method')* ~8 F1 t( S# i6 b, P7 c
method指定插值的方法,默认为线性插值。其值可为:
/ b/ a9 L3 _" r; _. @'nearest' 最近项插值  \( D6 |1 a2 Z+ Y! {
'linear' 线性插值
( _$ a$ ^: V5 a) f1 T2 s) G'spline' 立方样条插值'cubic' 立方插值。
' Q* q4 i! s/ _3 {9 h所有的插值方法要求x0是单调的。- v0 I* K4 {! v6 k, Z' ^4 {! x
当x0为等距时可以用快速插值法,使用快速插值法的格式
0 d' b* w; Z4 A% R, U2 \$ z" l为 '*nearest'、'*linear' 、'*spline' 、'*cubic'! s) Y  U: J0 u2 u* p

7 y9 I: q) N+ J+ r# V- U0 O  a7 w7 S4 ~4 [
3、三次样条曲线插值
. V8 q$ D& @: D$ R) b" l, W: n- U  ~) x5 o7 B+ D! |' W4 w
Matlab中三次样条插值也有现成的函数:/ T0 [9 g7 e4 \0 x
y=interp1(x0,y0,x,'spline');$ W' g( B2 }  J" Q. n4 _
y=spline(x0,y0,x);
9 c+ A0 F4 _. M+ a3 @( ?6 p# ~( H' cpp=csape(x0,y0,conds),
: Q; }8 G, V- a8 C+ q  }pp=csape(x0,y0,conds,valconds),y=ppval(pp,x)。
! w2 C( q! `/ t( U% P其中x0,y0是已知数据点,x是插值点,y是插值点的函数值。. ?( c' V+ O& y4 d& S! {
3 m/ t" l/ V5 E& N6 I" h

( ]1 ~0 K  W2 J# Z# H! \$ R插值技术(或方法)远不止这里所介绍的这些,但在解决实际问题时,对于一位插值问题
9 A6 P( N8 I6 q而言,前面介绍的插值方法已经足够了。 剩下的问题关键在于什么情况下使用、 怎样使用和使用
4 p. R* P# }, |9 e3 U- \何种插值方法的选择上。" }+ ^; W8 e3 P, i
拉格朗日插值函数在整个插值区间上有统一的解析表达式,其形式关于节点对称,光滑性7 O; [5 R3 [. T+ r/ r2 J
好。但缺点同样明显,这主要体现在高次插值收敛性差(龙格现象);增加节点时前期计算作3 R+ j7 l* ~9 x# d# G$ @
废,导致计算量大;一个节点函数值的微小变化(观测误差存在)将导致整个区间上插值函数
+ r: `- d+ O9 x! N& _都发生改变,因而稳定性差等几个方面。因此拉格朗日插值法多用于理论分析,在采用拉格朗- j2 g* ]" a2 ~6 ~( t" L
日插值方法进行插值计算时通常选取 n < 7 。
: c8 @# M; ?0 f& G) p9 t分段线性插值函数(仅连续)与三次样条插值函数(二阶导数连续)虽然光滑性差,但他/ Z: A  W# _8 m+ e) B
们都克服了拉格朗日插值函数的缺点,不仅收敛性、 稳定性强,而且方法简单实用,计算量小。
; d' T% e2 D$ Q  v3 V9 u) ^1 t. r因而应用十分广泛。7 J# r( }' P$ ^7 D

* m/ d* P, f& t. }  p& ~6 z. I1 U4 s7 `1 ]* R3 G5 j8 u
9 E# w) Y# d6 H

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2#
发表于 2020-6-28 18:53 | 只看该作者
哈哈哈,谢谢你告诉大家
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