MATLAB 提供多种插值方法，选择取决于数据性质和误差水平。可用的方法包括：线性插值：简单高效，适用于光滑数据。最近邻插值：保留锐利特征，但可能不连续。抛物线插值：精度高，但计算成本高。三次样条插值：精度极高，但计算成本更高。
MATLAB 插值
MATLAB 提供多种插值方法，用于估计未知数据点之间的值。
一、线性插值
y = interp1 (x_data, y_data, x_query, 'linear');
其中：
- x_data：已知数据点的 x 坐标
- y_data：已知数据点的 y 坐标
- x_query：要估计的 x 坐标
- 'linear'：指定线性插值
二、最近邻插值
y = interp1 (x_data, y_data, x_query, 'nearest');
三、抛物线插值
y = interp1 (x_data, y_data, x_query, 'quadratic');
四、三次样条插值
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y = interp1 (x_data, y_data, x_query, 'spline');
五、选择插值方法
选择插值方法取决于数据的性质和插值误差的可接受水平。
- 线性插值简单且计算高效，但适用于光滑数据。
- 最近邻插值保留数据中的锐利特征，但可能产生不连续的插值结果。
- 抛物线插值和三次样条插值提供更精确的插值，但计算成本较高。
六、插值示例
考虑以下数据点：
| x | y |
|---|---|
| 0 | 0 |
| 1 | 2 |
| 2 | 4 |
使用线性插值估计 x = 1.5 处的 y 值：
x_data = [0, 1, 2]; y_data = [0, 2, 4]; y_query = interp1 (x_data, y_data, 1.5, 'linear');
输出为：
y_query = 3
