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## 【MATLAB第28期】源码分享| 基于MATLAB的五种插值方法合集(线性、三次、三次样条、最邻近、分段三次Hermite),解决多变量样本空值插值,以及零值插值 **免费提供试用版代码,可自行运行计算结果。** ## 1.数据要求(1)数据均为数值格式。 (2)每行为不同变量的值。 (2)首尾数据得有值,不能空缺。 ## 2.插值方法(1)线性插值 (2)三次插值 (3)三次样条插值 (4)最邻近插值 (5)分段三次Hermite插值 ## 3.插值思路(1)提取非零或者非空对应的数据进行插值 (2)找到对应非零或者非空的行以及列 (3)使用五种方法,用for循环分别对提取后的残缺合集进行插值 (4)对插值结果赋值为datanew1~5 (5)将插值的结果替换原来的非零或者非空数据 (6)判断插值结果是否为负 ## 4.插值数据(1)空值插值 (2)零值插值 ## 5.插值结果 插值结果不一一举例,选取线性插值结果进行展示。 (1)空值插值 (2)零值插值 ## 6.主程序代码展示(部分) (1)空值插值 clc,clear; data=xlsread('randNaNExample.xlsx','Sheet1'); %提取数据分析1数据 data1=data(:,1:end);% [M,p1,p2,p3,p4,p5] = mynan(data); finaldata1=data1;% 线性插值结果 finaldata2=data1;% 三次插值结果 finaldata3=data1;% 三次样条插值法结果 finaldata4=data1;% 最邻近插值法结果 finaldata5=data1;% 分段三次Hermite插值预测结果 %判断p有没有负数 for i=1:size(M,1) cc1{i,1}=find(p1{i,1} |
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