用 MATLAB作1插值计算 维插值函数: i-interpI(x, y, xi,'method ,) x处的插插值节点「被插值点插值方法 值结果 nearest':最邻近插值 linear’:线性插值 spline’:三次样条插值 cubic:立方插值。 缺省时:分段线性插值。 注意:所有的插值方法都要求x是单调的,并且x不能 够超过x的范围
用MATLAB作插值计算 一维插值函数： yi=interp1(x，y，xi，'method') xi处的插 插值节点 被插值点 插值方法 值结果 ‘nearest’ ：最邻近插值 ‘linear’ ： 线性插值； ‘spline’ ： 三次样条插值； ‘cubic’ ： 立方插值。 缺省时： 分段线性插值。 注意：所有的插值方法都要求x是单调的，并且xi不能 够超过x的范围
例:在1-12的1小时内,每隔1小时测量一次温度, 测得的温度依次为:5,8,9,15,25,29,31,30, 22,25,27,24。试估计每隔1/10小时的温度值。 hours=1: 12 temps[589152529313022252724]; h=1:0.1:12 t= Interpe( hours, temps, h,spline),%(直接输出数据将是很多的) plot( hours, temps+ h, t, hours, temps,r:)%作图 xlabel(Hour),ylabel(Degrees Celsius') TO MATLAB (temp)
例：在1-12的11小时内，每隔1小时测量一次温度， 测得的温度依次为：5，8，9，15，25，29，31，30， 22，25，27，24。试估计每隔1/10小时的温度值。 To MATLAB (temp) hours=1:12; temps=[5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24]; h=1:0.1:12; t=interp1(hours,temps,h,'spline'); %(直接输出数据将是很多的) plot(hours,temps,'+',h,t,hours,temps,'r:') %作图 xlabel('Hour'),ylabel('Degrees Celsius’)