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Matlab中插值函数汇总和使用说明

MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为：  yi= interp1(x,y,xi,'method')            其中x，y为插值点，yi为在被插值点xi处的插值结果...命令1 interp1 功能 一维数据插值（表格查找）。该命令对数据点之间计算内插值。它找出一元函数f(x)在中间点的数值。其中函数f(x)由所给数据决定。...’spline’：三次样条函数插值。...命令spline 用它们执行三次样条函数插值； ’pchip’：分段三次Hermite 插值。对于该方法，命令interp1 调用函数pchip，用于对向量x 与y 执行分段三次内插值。...对于超出x 范围的xi 的分量，使用方法’nearest’、’linear’、’v5cubic’的插值算法，相应地将返回NaN。对其他的方法，interp1 将对超出的分量执行外插值算法。

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    Python实现线性插值、抛物插值、样条插值、拉格朗日插值、牛顿插值、埃米尔特插值

    应用线性插值公式：根据插值系数 α，可以使用公式 $y = (1 - α)y_0 + αy_1$ 来计算 y 的值。...然而，它基于线性变化的假设，对于非线性关系的数据，线性插值可能不会给出最准确的估计。在这些情况下，可能需要使用更高阶的插值方法，如多项式插值或样条插值等。...差商是一种特殊的除法运算，用于计算函数值之间的差异，而差分则是差商的离散形式。牛顿插值多项式的构造是通过计算零阶到n阶的差商来实现的。...')# 添加图例plt.legend()# 显示图形plt.show()艾尔米特插值法Hermite埃尔米特插值是另一类插值问题，这类插值在给定的节点处，不但要求插值多项式的函数值与原函数值相同。...同时还要求在节点处，插值多项式的一阶直至指定阶的导数值，也与被插函数的相应阶导数值相等，这样的插值称为埃尔米特(Hermite)插值。

    3.1K10

    matlab自带的插值函数interp1的几种插值方法

    插值法 插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。...如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。 线性插值法 线性插值法是指使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值的方法。...MATLAB中的使用 [plain] view plain copy %{ MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,...用指定方法插值，但返回结果为分段多项式 Method 方法描述 ‘nearest’ 最邻近插值:插值点处函数值与插值点最邻近的已知点函数值相等 ‘liner’ 分段线性插值：插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测...csape和interp1都是插值函数。 csape可以选择样条的边界条件，interp1无法使用边界条件； csape只是Cubic spline插值，interp1可以选择几种不同的插值方法。

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    MATLAB插值函数interp1

    插值法 插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。...如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。 线性插值法 线性插值法是指使用连接两个已知量的直线来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值的方法。...MATLAB中的使用 %{ MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x，y为插值点...%} x = 0:2*pi; y = sin(x); xx = 0:0.5:2*pi; % interp1对sin函数进行分段线性插值，调用interp1的时候，默认的是分段线性插值...%{ MATLAB中的插值函数为interp1，其调用格式为： yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x，y为插值点，yi为在被插值点xi

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    NCL专辑 | 常用插值函数集锦

    加权平均方法则是计算插值或近似值作为已知值的加权平均值。 一般来说，从csagrid得到的结果比使用dsgrid系列的反距离加权平均算法得到的结果看起来更漂亮。...cssgrid系列：使用张力样条插值将单位球面上的不规则数据插值到直线网格上，它使用三次样条函数计算插值函数。注意：只有cssgrid系列函数具备球面数据插值的功能。...dsgrid系列：包括dsgrid和dspn开头的函数，使用反距离加权插值法将站点数据插值到格点上。这是我们常用的插值方法之一。...该系列插值函数可以实现以下功能：一维单值函数的插值；平面向曲线的插值；通过函数值的矩形网格计算插值曲面；一维周期函数的插值；求插值函数的积分和导数。...该插值函数输出是一组坐标在用户指定的网格(可能是一个单点)上的值。 对于我自己来说，常用的插值函数有： cressman插值：站点插值到格点上。

    4.6K21

    Lagrange插值构造位移场函数

    插值法就是一个从已知点近似计算未知点的近似计算方法，即构造一个多项式函数，使其通过所有已知点，然后用求得的函数预测位置点。...构造一个多项式li(x），让n=i的时候li(x）=1，当n≠i时候li(x）=0，这样就保证了li(x）通过每一个(xi，yi）点，符合插值原理。 ?...这个就是插值多项式系数，它保证了li(xi)=1，而带入其他点都为0，yi*li(xi）就得到插值多项式的每一项，这个多项式通过每一个已知点。...，n），多项式插值可达n-1阶,例如：n=2时可构造一次多项式。 ? ? ? 这样可以构造杆单元的轴向位移（应变）场。假定单元的轴向位移按照线性变化，在自然坐标系下，单元内任意一点的位移表达式为 ?...由此可看出，位移函数为线性函数，即在单元内以一个线性变化的位移场模拟原位移场。形函数，插值位移函数及原位移函数的图形如图所示： ?

    1.6K50

    matlab 插值出错,MATLAB插值问题

    一、一元函数插值 已知函数y=f(x)在区间[a,b]上的n+1个不同点 的函数值为 ，若存在一个简单函数F(x), 使 ，称F(x)为f(x)在区间[a,b]上的插值函数，称(xi, yi)为插值节点...Matlab采用的多项式插值都是分段插值法。从图形还可以看出，对解析函数，插值精度高；对有奇点的函数，插值精度低。多项式插值对靠近插值区间中点的部分插值精度高，远离中点部分精度低。...(‘curve’) subplot(2,2,4) y=interp1(xdata,ydata,x,’spline’); plot(x,y-yy,’k-‘) title(‘spline’) 小tips：插值中使用较多的是分段线性插值和三次样条插值...三次样条插值是解决一维插值问题最常用的方法， Matlab中实现三次样条插值的方法有： yi=interp1(x,y,xi,’spline’) 使用spline函数： yi=spline(x, y, xi...) ，效果同 1 pp=spline(x, y)，获得三次样条插值的分段多项式pp，可使用ppval计算插值 使用csape函数：pp=csape(x, y)，可以添加参数选择边界条件 例1：通过实验测得某函数的一组数据如下

    1.3K40

    matlab自带的插值函数interp1的四种插值方法

    (2) Spline三次样条插值是所有插值方法中运行耗时最长的，插值函数及其一二阶导函数都连续，是最光滑的插值方法。占用内存比cubic方法小，但是已知数据分布不均匀的时候可能出现异常结果。...(x,Y,xi,method) 用指定插值方法计算插值点xi上的函数值 y=interp1(x,Y,xi,method,’extrap’) 对xi中超出已知点集的插值点用指定插值方法计算函数值 y=interp1...用指定方法插值，但返回结果为分段多项式 Method 方法描述 ‘nearest’ 最邻近插值:插值点处函数值与插值点最邻近的已知点函数值相等 ‘liner’ 分段线性插值：插值点处函数值由连接其最邻近的两侧点的线性函数预测...也就是说这个插值函数可以使用上述代码获取到函数，然后使用ppval执行这个函数在某个特定位置的插值结果，比如 %test interpolate clear;clc;close all N=1200;...上述代码就是将函数以`pp`变量返回，然后使用ppval调用此函数，获取在xq处的值 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/130663.html原文链接

    2K10

    图像插值

    ) for ax, interp_method in zip(axes.flat, methods): ax.imshow(im,interpolation=interp_method)#图像插值...ax.set_title(str(interp_method), size=20) plt.tight_layout() plt.show() 算法：图像插值是在基于模型框架下，从低分辨率图像生成高分辨率图像的过程...图像常见的插值算法可以分为两类：自适应和非自适应，如最近邻插值，双线性插值，双平方插值，双立方插值以及其他高阶方法等，应用于军事雷达图像、卫星遥感图像、天文观测图像、地质勘探数据图像、生物医学切片及显微图像等特殊图像及日常人物景物图像的处理...plt.imshow(X, cmap, norm, aspect, interpolation) X表示图像数据 cmap表示将标量数据映射到色彩图 aspect表示控制轴的纵横比 interpolation表示插值方法

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    numpy 插值

    一、接口 pad(array, pad_width, mode, **kwargs) 其中，第一个参数是输入数组； 第二个参数是需要pad的值，参数输入方式为：（(before_1, after_1),..., after_N)），其中(before_1, after_1)表示第1轴两边缘分别填充before_1个和after_1个数值； 第三个参数是pad模式 ‘constant’——表示连续填充相同的值，...每个轴可以分别指定填充值，constant_values=（x, y）时前面用x填充，后面用y填充，缺省值填充0 ‘edge’——表示用边缘值填充 ‘linear_ramp’——表示用边缘递减的方式填充...‘maximum’——表示最大值填充 ‘mean’——表示均值填充 ‘median’——表示中位数填充 ‘minimum’——表示最小值填充 ‘reflect’——表示对称填充 ‘symmetric...’——表示对称填充 ‘wrap’——表示用原数组后面的值填充前面，前面的值填充后面 参考：https://blog.csdn.net/zenghaitao0128/article/details/78713663

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    最近邻插值、双线性插值、双三次插值

    2.双线性插值 根据于待求点P最近4个点的像素值，计算出P点的像素值。...2）一般性 如上图，已知Q12，Q22，Q11，Q21，但是要插值的点为P点，这就要用双线性插值了，首先在x轴方向上，对R1和R2两个点进行插值，这个很简单，然后根据R1和R2对P点进行插值，这就是所谓的双线性插值...首先在 x 方向进行线性插值，得到： 然后在 y 方向进行线性插值，得到： 也即点P处像素值： 3.双三次插值 假设源图像A大小为m*n，缩放K倍后的目标图像B的大小为M*N，即K=M/m。...B(X,Y)处像素值的参数，利用BiCubic基函数求出16个像素点的权重，图B像素(x,y)的值就等于16个像素点的加权叠加。...我们要做的就是求出BiCubic函数中的参数x,从而获得上面所说的16个像素所对应的权重W(x)。BiCubic基函数是一维的，而像素是二维的，所以我们将像素点的行与列分开计算。

    1.5K20

    使用VBA进行线性插值

    标签：VBA 如果要在Excel工作表中针对相应数据进行线性插值计算，使用VBA如何实现？ 如下图1所示，有3个值，要使用这3个值进行线性插值。 图1 结果如下图2所示。...图2 可以使用下面的VBA代码： Sub LinInterp() Dim rKnown As Range '已知数值的区域 Dim rGap As Range '插值区域 Dim dLow As...Double '最小值 Dim dHigh As Double '最大值 Dim dIncr As Double '增加值 Dim cntGapCells As Long '填充插值的单元格数...Dim iArea As Long '区域数变量 Dim iGap As Long '插值变量 '赋已知数组成的单元格区域给变量 Set rKnown = ActiveSheet.Columns...(1).SpecialCells(xlCellTypeConstants, xlNumbers) With rKnown '遍历已知道区域并将其值复制到相邻列插值区 For iArea =

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    插值查找

    概要 1.插值查找算法类似于二分查找，不同的是插值查找每次从自适应mid处开始查。 2.将这般查找中的求mid索引的公式，low表示左边索引，high表示右边索引。...key就是我们前面说的findval 3.int midIndex = low + (high - low) * (key -arr[low]) / (arr[high] - arr[low]); //插值索引...1-100的数组 已有数组arr=[1,2,3....,100]; 假如我们需要查找的值为1 使用二分查找的话，我们需要多次递归，才能1 使用插值查找算法 int mid = left + (right...对于数据量较大，关键字分部比较均匀的查找表来说，采用插值查找，速度较快。 关键子分布不均匀的情况下，该方法不一定比折半查找要好。...并在方法内部加一个打印，输出几次代表执行了几次 var result = BinarySearch.Search(arr,0,arr.Length,100); //使用插值查找

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    【图像处理】详解 最近邻插值、线性插值、双线性插值、双三次插值「建议收藏」

    作为离散函数逼近的重要方法，利用插值可根据函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。 这实际指出了 插值的本质 —— 利用已知数据估计未知位置数值。...图像插值问题类似于拟合问题，二者均为函数逼近或数值逼近的重要组成部分。...但不同之处在于：对于给定的函数，插值 要求离散点“坐落在”函数曲线上从而满足约束；而 拟合 则希望离散点尽可能地 “逼近” 函数曲线。...而插值坐标点例如 x，根据约束函数其值应为 f(x)。因为每两个坐标点之间的约束函数曲线是一次线性的线段，对插值结果而言是“线性” 的，所以该方法称为线性插值。...但它仅使用离待测采样点最近的像素的灰度值作为该采样点的灰度值，而没考虑其他相邻像素点的影响，因而重新采样后灰度值有明显的不连续性，图像质量损失较大，会产生明显的马赛克和锯齿现象。

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