【MATLAB第28期】源码分享

2023-04-19 07:59| 来源: 网络整理| 查看: 265

## 【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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