> plot(hours, temps, - hours, temps, +' h, t) plot comparative results >)title( Springfield Temperature >xlabel(, Hour ), ylabel( Degrees Celsius ') 在图11.5中,虚线是线性插值,实线是平滑的样条插值,标有'+'的是原始数据。如要 求在时间轴上有更细的分辨率,并使用样条插值,我们有一个更平滑、但不一定更精确地对 温度的估计。尤其应注意,在数据点,样条解的斜率不突然改变。作为这个平滑插值的回报, 3次样条插值要求更大量的计算,因为必须找到3次多项式以描述给定数据之间的特征 于样条的更详细信息可见下一章 Springfield Temperature 0 6 8 12 图11.5在不同插值下室外温度曲线 在讨论二维插值之前,了解 interp所强制的二个强约束是很重要的。首先,人们不能 要求有独立变量范围以外的结果,例如, interp( hours., temps,135)导致一个错误,因为 hours在1到12之间变化。其次,独立变量必须是单调的。即独立变量在值上必须总是增 加的或总是减小的。在我们的例子里, hours是单调的。然而,如果我们已经定义独立变量 为一天的实际时间, >)time of day=[7: 12 1: 6] o start at 7AM.end at 6PM» plot(hours, temps, ' - ' , hours, temps, ' + ' , h, t) % plot comparative results » title(' Springfield Temperature ') » xlabel(' Hour '), ylabel(' Degrees Celsius ') 在图 11.5 中，虚线是线性插值，实线是平滑的样条插值，标有' + '的是原始数据。如要 求在时间轴上有更细的分辨率，并使用样条插值，我们有一个更平滑、但不一定更精确地对 温度的估计。尤其应注意，在数据点，样条解的斜率不突然改变。作为这个平滑插值的回报， 3 次样条插值要求更大量的计算，因为必须找到 3 次多项式以描述给定数据之间的特征。关 于样条的更详细信息可见下一章。 0 2 4 6 8 10 12 5 10 15 20 25 30 35 Hour Degrees Celsius Springfield Temperature 图 11.5 在不同插值下室外温度曲线 在讨论二维插值之前，了解 interp1 所强制的二个强约束是很重要的。首先，人们不能 要求有独立变量范围以外的结果，例如，interp1(hours, temps, 13.5)导致一个错误，因为 hours 在 1 到 12 之间变化。其次，独立变量必须是单调的。即独立变量在值上必须总是增 加的或总是减小的。在我们的例子里，hours 是单调的。然而，如果我们已经定义独立变量 为一天的实际时间， » time_of_day=[7:12 1:6] % start at 7AM,end at 6PM