> )t=interp(hours, temps, 4.7) estimate temperature at hour=4.7 >)tinterpl(hours, temps, 3.2 6.5 7.1 11.7) find temp at many points 10.2000 30.0000 30.9000 interp的缺省用法是由 interp(xy,xo)来描述,这里x是独立变量(横坐标),y是应变 量(纵坐标),xo是进行插值的一个数值数组。另外,该缺省的使用假定为线性插值。 若不采用直线连接数据点,我们可采用某些更光滑的曲线来拟合数据点。最常用的方法 是用一个3阶多项式,即3次多项式,来对相继数据点之间的各段建模,每个3次多项式的 头两个导数与该数据点相一致。这种类型的插值被称为3次样条或简称为样条。函数 interp 也能执行3次样条插值 >)tinterpl(hours, temps, 9.3, 'spline) estimate temperature at hour=9.3 21.8577 >)tinterpl(hours, temps, 4.7, 'spline) estimate temperature at hour=4.7 22.3143 >)t=interp(hours, temps, 3.2 6.5 7.1 11.7],spline 9.6734 30.0427 31.1755 25.3820 注意,样条插值得到的结果,与上面所示的线性插值的结果不同。因为插值是一个估计 或猜测的过程,其意义在于,应用不同的估计规则导致不同的结果。 个最常用的样条插值是对数据平滑。也就是,给定一组数据,使用样条插值在更细的 间隔求值。例如 h=1:0.1:12; estimate temperature every 1/10 hour >)t=interp(hours, temps, h, ' spline» t=interp1(hours, temps, 4.7) % estimate temperature at hour=4.7 t = 22 » t=interp1(hours, temps, [3.2 6.5 7.1 11.7]) % find temp at many points! t = 10.2000 30.0000 30.9000 24.9000 interp1 的缺省用法是由 interp1(x, y, xo)来描述，这里 x 是独立变量(横坐标)，y 是应变 量(纵坐标)，xo 是进行插值的一个数值数组。另外，该缺省的使用假定为线性插值。 若不采用直线连接数据点，我们可采用某些更光滑的曲线来拟合数据点。最常用的方法 是用一个 3 阶多项式，即 3 次多项式，来对相继数据点之间的各段建模，每个 3 次多项式的 头两个导数与该数据点相一致。这种类型的插值被称为 3 次样条或简称为样条。函数 interp1 也能执行 3 次样条插值。 » t=interp1(hours, temps, 9.3, ' spline ') % estimate temperature at hour=9.3 t = 21.8577 » t=interp1(hours, temps, 4.7, ' spline ') % estimate temperature at hour=4.7 t = 22.3143 » t=interp1(hours, temps, [3.2 6.5 7.1 11.7], ' spline ') t = 9.6734 30.0427 31.1755 25.3820 注意，样条插值得到的结果，与上面所示的线性插值的结果不同。因为插值是一个估计 或猜测的过程，其意义在于，应用不同的估计规则导致不同的结果。 一个最常用的样条插值是对数据平滑。也就是，给定一组数据，使用样条插值在更细的 间隔求值。例如， » h=1:0.1:12; % estimate temperature every 1/10 hour » t=interp1(hours, temps, h, ' spline ') ;