matlab一维插值各类函数效果比较

2024-07-04 19:42| 来源: 网络整理| 查看: 265

本博文源于matlab插值，大家可能对拟合和插值分的不是很临清。其中拟合的任务就是根据x和y寻找出一条最适合的曲线描绘x和y的值，而插值呢就是根据已知点的信息构造一个近似的函数，最简单的插值法是多项式插值。其最大的不同：拟合曲线不要求一定通过数据点，而插值的曲线要求必须通过数据点

下面通过一个例子来看各类插值对一个函数的逼近效果

例子：用最近点插值、线条插值、样条插值、立方插值对y=cosx在[0,6]上的一维插值效果进行比较

在举例之前，大家如果对这几个函数方法不熟悉的话，我再罗嗦一下：

nearest:最近点插值,通过四舍五入取已知数据点最近的值 linear:线性插值,用直线连接数据点，插值点的值取对应直线上的值 spline:样条插值，用三次样条曲线通过数据点，插值点的值取对应曲线上的值 cubic:立方插值，用三次曲线拟合并通过数据点

好了，既然知道这些了，看到程序源码就会一清二楚了！都是基于interp1情况下的哟！

>> x=0:6; >> y=cos(x); >> xi=0:.25:6; >> yi1 = interp1(x,y,xi,'*nearest'); >> yi2 = interp1(x,y,xi,'*linear'); >> yi3 = interp1(x,y,xi,'*spline'); >> yi4 = interp1(x,y,xi,'*cubic'); >> plot(x,y,'ro',xi,yi1,'--',xi,yi2,'-',xi,yi3,'k.-',xi,yi4,'m:') >> legend('原始数据','最近点插值','线性插值','样条插值','立方插值') >>

在这里插入图片描述

总结：

看见样条插值效果最后，之后是立方插值、线性插值，效果最差是最近点插值。不同的插值函数用的情况可能不同，博主一般都用一遍，反正都是一条代码的事情，然后进行合适的选择即可。

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