三次样条数据插值

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将 spline、pchip 和 makima 为两个不同数据集生成的插值结果进行比较。这些函数都执行不同形式的分段三次 Hermite 插值。每个函数计算插值斜率的方式不同，因此它们在基础数据的平台区或波动处展现出不同行为。

对连接两个平台区的样本数据进行插值，并比较结果。创建由 x 值、点 y 处的函数值以及查询点 xq 组成的向量。使用 spline、pchip 和 makima 计算查询点处的插值。绘制查询点处的插值函数值以进行比较。

x = -3:3; y = [-1 -1 -1 0 1 1 1]; xq1 = -3:.01:3; p = pchip(x,y,xq1); s = spline(x,y,xq1); m = makima(x,y,xq1); plot(x,y,'o',xq1,p,'-',xq1,s,'-.',xq1,m,'--') legend('Sample Points','pchip','spline','makima','Location','SouthEast')

在本例中，pchip 和 makima 具有相似的行为，因为它们可以避免过冲，并且可以准确地连接平台区。

使用振动采样函数执行第二次比较。

x = 0:15; y = besselj(1,x); xq2 = 0:0.01:15; p = pchip(x,y,xq2); s = spline(x,y,xq2); m = makima(x,y,xq2); plot(x,y,'o',xq2,p,'-',xq2,s,'-.',xq2,m,'--') legend('Sample Points','pchip','spline','makima')

当基础函数振荡时，spline 和 makima 能够比 pchip 更好地捕获点之间的移动，后者会在局部极值附近急剧扁平化。

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