1. x=0:2*pi;
  2. y=sin(x);
  3. xx=0:0.5:2*pi;
  4. %interp1对sin函数进行分段线性插值,调用interp1的时候,默认的是分段线性插值
  5. y1=interp1(x,y,xx);
  6. figure
  7. plot(x,y,'o',xx,y1,'r')
  8. title('分段线性插值')
  9. %临近插值
  10. y2=interp1(x,y,xx,'nearest');
  11. figure
  12. plot(x,y,'o',xx,y2,'r');
  13. title('临近插值')
  14. %球面线性插值
  15. y3=interp1(x,y,xx,'spline');
  16. figure
  17. plot(x,y,'o',xx,y3,'r')
  18. title('球面插值')
  19. %三次多项式插值法
  20. y4=interp1(x,y,xx,'cubic');
  21. figure
  22. plot(x,y,'o',xx,y4,'r');
  23. title('三次多项式插值')

(1)    Nearest方法速度最快,占用内存最小,但一般来说误差最大,插值结果最不光滑。

(2)    Spline三次样条插值是所有插值方法中运行耗时最长的,插值函数及其一二阶导函数都连续,是最光滑的插值方法。占用内存比cubic方法小,但是已知数据分布不均匀的时候可能出现异常结果。

(3)    Cubic三次多项式插值法中,插值函数及其一阶导数都是连续的,所以插值结果比较光滑,速度比Spline快,但是占用内存最多。

语法形式

说明

y=interp1(x,Y,xi)

由已知点集(x,Y)插值计算xi上的函数值

y=interp1(x,Y,xi)

相当于x=1:length(Y)的interp(x,Y,xi)

y=interp1(x,Y,xi,method)

用指定插值方法计算插值点xi上的函数值

y=interp1(x,Y,xi,method,’extrap’)

对xi中超出已知点集的插值点用指定插值方法计算函数值

y=interp1(x,Y,xi,method,’extrap’,extrapval)

用指定方法插值xi上的函数值,超出已知点集处函数值取extrapval

y=interp1(x,Y,xi,method,’pp’)

用指定方法插值,但返回结果为分段多项式

Method

方法描述

‘nearest’

最邻近插值:插值点处函数值与插值点最邻近的已知点函数值

‘liner’

分段线性插值:插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测。Matlab中interp1的默认方法。

‘spline’

样条插值:默认为三次样条插值。可用spline函数替代

‘pchip’

三次Hermite多项式插值,可用pchip函数替代

‘cubic’

同’pchip’,三次Hermite多项式插值

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