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标  题: Matlab详细教程(五十五)
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7.1.1 一维内插

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线性内插是假设在二个已知数据中的变化为线性关系,因此可由已知二点的座标(a, b)去
计算通过这二点的斜线,公式如下: 

 

其中 a<b<c 在上式的 b 点即是代表要内插的点,f(b) 则是要计算的内插函数值。下图
即是一个以二种内插法的比较 

\pcxfile[12cm,5cm]{fig9_1.pcx} 

\caption{线性式与 spline 函数的曲线契合}


线性内插是最简单的内插方法,但其适用范围很小;如果原来数据的函数f有极大的变化
,假设其数据点之间为线性变化并不合理。所以我们可以用二次、三次方程式或是另一种
称为spline函数来近似原来数据的函数。MATLAB的一维内插函数是interp1,其语法为
interp1(x,y,xi),interp1(x,y,xi,'method');其中的x,y是原已知的数据的x,y值,而xi
则是要内插的数据点,另外method可以设定内插方法有 linear,cubic,spline,分别是一
次、三次方程式和spline函数,其中预设方法是linear。如果数据的变化较大,以 
spline函数内插所形成的曲线最平滑,所以效果最好。而三次方程式所得到的内插曲线平
滑度,则介于线性与spline函数之间。


我们以下面的例子说明。假设有一个汽车引擎在定转速下,温度与时间(单位为sec)的
三次量测值如下

time temp1 temp2 temp3 
0 0 0 0 
1 20 110 176 
2 60 180 220 
3 68 240 349 
4 77 310 450 
5 110 405 503 


其中温度的数据从 20oC变化到 503oC,如果要估计在t=2.6, 4.9 sec 的温度,可以下列
指令计算 

>> x=[0 1 2 3 4 5]'; % 键入时间 

>> y=[0 20 60 68 77 110]'; % 键入第一组时间 

>> y1=interp1(x,y,2.6) % 要内插的数据点为 2.6 

y1 = % 对应 2.6 的函数值为 64.8 

64.8 

>> y1=interp1(x,y,[2.6 4.9]) % 内插数据点为 2.6, 4.9,注意用[ ]将多个内插点放
在其中 

y1 = 

64.8 

106.7 

>> y1=interp1(x,y,2.6,'cubic') % 以三次方程式对数据点 2.6 作内插 

y1 = % 对应 2.6 的函数值为 66.264 

66.264 

>> y1=interp1(x,y,2.6,'spline') % 以spline函数对数据点 2.6 作内插 

y1 = % 对应 2.6 的函数值为 66.368 

66.368


以下的例子还配合绘图功能,用以比较不同内插方法的差异。 

>> h=1:12; 

>> temp=[5 8 9 15 25 29 31 30 22 25 27 24]; % 这组温度数据变化较大 

>> plot(h,temp,'--',h,temp,'+') % 将线性内插结果绘图 

>> h_3=1:0.1:12 % 要每0.1小时估计一次温度值 

>> t_3=interp1(h,temp,h_3,'cubic') % 以三次方程式做内插 

>> t_s=interp1(h,temp,h_3,'spline') % 以spline函数做内插 

>> hold on 

>> subplot(1,2,1) 

>> plot(h,temp,'--',h,temp,'+',h_3,t_3) % 将线性及三次方程式内插绘图 

>> subplot(1,2,2) 

>> plot(h,temp,'--',h,temp,'+',h_3,t_s) % 将线性方程式及spline内插绘图 

>> hold off



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行至水穷处,坐看云起时
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菩提本无树,明镜亦非台
本来无一物,何处染尘埃

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