Интерполяция является методом для оценки значения в местоположении запроса, которое находится в области набора точек выборочных данных. Набор выборочных данных, заданный местоположениями X и соответствующие значения V может быть интерполирован, чтобы произвести функцию формы V = FX). Эта функция может затем использоваться, чтобы оценить точку запроса Xq, дать Vq = Fxq ). Это - однозначная функция; для любого запроса Xq в области X это произведет уникальное значение Vq. Выборочные данные приняты, чтобы уважать это свойство для того, чтобы произвести удовлетворительную интерполяцию. Еще одна интересная характеристика - то, что проходы через данные функции интерполяции указывают. Это - важное различие между подбором кривой кривой/поверхности и интерполяцией. В подборе кривой функция не обязательно проходит через точки выборочных данных.
Расчет значения Vq обычно основан на точках данных в окружении точки запроса Xq. Существуют многочисленные подходы к выполнению интерполяции. В MATLAB® интерполяция классифицируется в две категории в зависимости от структуры выборочных данных. Выборочные данные могут быть упорядочены в выровненной осью сетке, или они могут быть рассеяны. В случае распределения с координатной сеткой точек выборки можно усилить организованную структуру данных, чтобы эффективно найти точки выборки в окружении запроса. Интерполяция данных, имеющий разброс, с другой стороны, требует триангуляции точек данных, и это вводит дополнительный уровень расчета.
Два подхода к интерполяции покрыты следующими разделами:
Раздел Interpolating Gridded Data покрывает 1D интерполяцию и N-D (N ≥ 2) интерполяция выборочных данных в выровненном осью формате сетки:
Раздел Interpolating Scattered Data покрывает N-D (N ≥ 2) интерполяция данных, имеющий разброс:
