MATLAB 提供多种插值方法来估计未知数据点，包括线性、最近邻、样条和局部加权平均插值。方法的选择取决于数据的性质和所需的准确度。例如，对于平滑数据，线性插值简单且快速；而对于波动或不规则数据，最近邻插值更准确。样条插值产生平滑的曲线，适用于复杂数据，局部加权平均插值在存在噪声或异常值时有用。
MATLAB 中的插值
插值是对给定数据点之间的未知值的估计。MATLAB 提供了多种插值方法来执行此任务。
方法
MATLAB 中可用的插值方法包括：
- 线性插值（linear interpolation）
- 最近邻插值（nearest neighbor interpolation）
- 样条插值（spline interpolation）
- 局部加权平均插值（local weighted averaging interpolation）
选择方法
方法的选择取决于数据的性质和所需的准确度。
- 线性插值对于平滑数据简单且快速。
- 最近邻插值在数据波动或不规则时最准确。
- 样条插值产生平滑的曲线，适用于复杂数据。
- 局部加权平均插值在数据中存在噪声或异常值时有用。
实现
在 MATLAB 中执行插值很简单：
% 给定数据点 [x, y] x = [1, 3, 5, 7]; y = [2, 4, 6, 8]; % 在未知点 xq 处插值 xq = 2; % 插值点 % 线性插值 y_linear = interp1(x, y, xq, 'linear'); % 最近邻插值 y_nearest = interp1(x, y, xq, 'nearest'); % 样条插值 y_spline = interp1(x, y, xq, 'spline'); % 局部加权平均插值 y_loess = interp1(x, y, xq, 'loess');
结果
插值的结果是估计的未知值，存储在变量中，例如 y_linear。根据所选方法，您将获得不同程度的准确度和平滑度。
