插值：兩個變數間的關係可以通過函式來表示，若x為自變數，y為因變數，則函式關係可描述為y=f（x）。在大多數問題中，函式關係式y=f（x）未知，人們通常採用逼近的方法處理：取得一組資料點（xi，yi）然後構造乙個簡單的函式p（x）作為函式y=f（x）的近似表示式，即y=f（x）=p（x），若滿足p（xi）=f（xi）=y（i） （2）這類問題稱為插值問題
擬合：若對（2）中要求所求的函式曲線通過已知的點，，若不要求p（x）通過所有資料點（xi，yi），而是要求曲線在某種準則下整體與所給的資料點盡量接近，而得到p（x),此類問題為擬合問題
一維插值
interpr1
yi=interp1(x,y,xi,'method') x,y 分別表示給定資料點的橫座標與縱座標向量 x，xi為待插值點橫座標向量，yi為待插值點縱座標向量（由插值方法得到插值結果） method為字串變數，用來設定插值方法 nearst表示最近鄰點差值 linear表示線性插值 spline 表示三次樣條函式插值 cubic表示三次函式插值
interpft
當採用的資料點呈現週期分布時，使用interp1函式進行一維插值，效果不是很好，此時可以使用interpft函式進行插值運算。y=interpft（x，n）表示對x進行傅利葉變換，然後採用n點傅利葉逆變換回到時域。如果x是乙個向量，資料x長度為m，採用間隔為dx。則資料y的取樣間隔為m/ndx
二維插值
interp2
zi=interp2(x,y,z,xi,yi,'method'):x,y分別表示給定資料點的橫座標與縱座標向量，z表示給定資料點的數值矩陣，xi為待插值點橫座標向量，以為待插值點縱座標向量，zi為根據插值方法得到的插值結果，method為字串變數，用來設定插值方法.
zi=interp2(x,y,z,xi,yi,'method'):x,y,z為大小相同的矩陣，x,y表示網格點，z表示給定資料點的數值矩陣，xi，yi為插值網格點，zi為根據插值方法得到的差值結果。method為字串變數，用來設定插值方法
資料擬合：曲線擬合的實際含義指尋求乙個函式y=p（x），使p（x）在某種準則下與所有的資料點最為接近，即曲線擬合的最好。最常用的曲線擬合是最小二乘法，使得所有給定點到曲線的距離平方和最小
多項式擬合：polyfit
p=polyfit（x，y，n）表示已知資料x，y的n階擬合多項式f(x)係數p ，x的分量必須是單調的，其中p=[pn,pn-1.......,p0]，p（x）=pn*x^n+pn-1*x^n-1+.....+p1x+p0。若計算擬合多項式在x點數值，可使用 y=polyval（p，x）p為擬合多項式的係數p=[pn,pn-1.......,p0]，p（x）=pn*x^n+pn-1*x^n-1+.....+p1x+p0
Matlab系列 插值 擬合
還是跟之前一樣，有部分命令寫法可能混雜偽 但不妨礙理解 大家可能都學過 計算方法 數值分析 裡面很多的計算都可以很方便地用matlab實現，重點講講插值interpolation和擬合fitting p polyfit x,y,2 多項式擬合，最後乙個引數是多項式polynomial次數，p是項係數...
插值與擬合的MATLAB實現
通過matlab建模，用分段線性和三次樣條兩種插值方法計算x座標軸每改變0.1時得出y座標的變化。x 0 35 7 9 11 12 13 14 15 y 01.2 1.72.0 2.12.0 1.81.2 1.01.6 通過對上述資料的分析得出步長很小的 x,y 座標 其中主要步驟如下 1 分別寫出...
插值與擬合
插值 插值是相對擬合略微麻煩一點點 插值的函式 interp2，這個大家經常見，關於interp2的用法網上介紹的很多。這裡有乙個需要注意的事項就是 以下為例 x0 1200 400 4000 y0 1200 400 3600 z0 1130 1250 1280 1230 1040 900 500 ...