В приложении «Фитинг кривой» выберите Interpolant из списка типов модели.
Interpolant подходящая категория соответствует интерполяционной кривой или поверхности, проходящей через каждую точку данных. Для поверхностей тип посадки Interpolant использует MATLAB ®scatteredInterpolant функция для линейных и ближайших методов, MATLAB griddata функция для кубических и бигармонических методов и tpaps функция для тонколистовой сплайновой интерполяции.
Здесь показаны параметры настройки.
Можно задать параметр Метод (Method): Nearest neighbor, Linear, Cubic, Shape-preserving (PCHIP) (для кривых), Biharmonic (v4) (для поверхностей) или Thin-plate spline (для поверхностей). Дополнительные сведения см. в разделе Сведения о методах интерполяции.
Совет
Если при подгонке поверхности входные переменные имеют разные масштабы, включите и выключите опцию «Центр и масштаб», чтобы увидеть разницу в посадке поверхности. Нормализация входных данных может сильно влиять на результаты на основе треугольника (т.е. кусочно). Linear и Cubic интерполяция) и Nearest neighbor методы интерполяции поверхности.
Для поверхностей попробуйте использовать шлицы тонких пластин, если требуется как интерполяция гладкой поверхности, так и хорошие свойства экстраполяции.
fit ФункцияВ этом примере показано, как использовать fit для подгонки линейных интерполированных моделей к данным.
Методы интерполяционной подгонки
Укажите метод интерполяционной модели при вызове функции аппроксимации с помощью одной из опций, описанных в разделе Имена интерполяционной модели (Interpolant Model Names). Ни один из методов интерполяции не имеет дополнительных параметров опции подгонки.
Подгонка модели линейного интерполятора
Загрузить данные и подогнать линейную интерполированную модель с помощью 'linearinterp' вариант.
load census f = fit(cdate,pop,'linearinterp'); plot(f,cdate,pop);
Сравнение линейных интерполированных моделей
Загрузите данные и создайте как ближайшие соседние, так и pchip-интерполяторы, используя 'nearestinterp' и 'pchip' варианты.
load carbon12alpha f1 = fit(angle,counts,'nearestinterp'); f2 = fit(angle,counts,'pchip');
Сравнение подогнанных кривых f1 и f2 на участке.
p1 = plot(f1,angle,counts); xlim([min(angle),max(angle)]) hold on p2 = plot(f2,'b'); hold off legend([p1;p2],'Counts per Angle','Nearest Neighbor','pchip',... 'Location','northwest')
В качестве альтернативы «cubicinterp» или «pchipinterp» можно использовать другие сплайновые функции, которые обеспечивают больший контроль над созданным. См. раздел Сведения о сплайнах в панели инструментов фитинга кривой.