Интерполяция

Интерполяция данных по сетке и разрозненным данным, сетка данных, кусочные многочлены

Интерполяция - это метод добавления новых точек данных в пределах набора известных точек данных. Интерполяцию можно использовать для заполнения отсутствующих данных, сглаживания существующих данных, составления прогнозов и т. д. Интерполяция в MATLAB ® разделена на методы для точек данных на сетке и рассеянных точек данных.

Функции

развернуть все

1-D и интерполяция по сетке

`interp1`	1-D интерполяция данных (поиск в таблице)
`interp2`	Интерполяция для 2-D данных с сеткой в формате сетки
`interp3`	Интерполяция для 3-D данных с сеткой в формате сетки
`interpn`	Интерполяция для 1-D, 2-D, 3-D и N-D-сетчатых данных в формате ndgrid
`griddedInterpolant`	Интерполяция данных с привязкой к сетке
`pchip`	Кусочно-кубический эрмитный интерполирующий полином (PCHIP)
`makima`	Модифицированная кусочно-кубическая эрмитовая интерполяция Акимы
`spline`	Интерполяция данных кубического сплайна
`ppval`	Вычислить кусочный многочлен
`mkpp`	Сделать кусочно-многочленовый
`unmkpp`	Извлечь кусочно-полиномиальные детали
`padecoef`	Приближение временных задержек по Паде
`interpft`	интерполяция 1-D (метод БПФ)

Создание сетки

`ndgrid`	Прямоугольная сетка в пространстве N-D
`meshgrid`	2-D и 3-D сетки

Рассеянная интерполяция

`griddata`	Интерполяция 2-D или 3-D разрозненных данных
`griddatan`	Интерполяция N-D разрозненных данных
`scatteredInterpolant`	Интерполяция 2-D или 3-D разрозненных данных

Темы

Данные по сетке и разбросанным образцам

Введение в интерполяцию наборов данных с координатной привязкой и разрозненных наборов данных.

Интерполяция данных с сеткой

Интерполяция регулярно разнесенных, выровненных по оси наборов данных.

Интерполяция рассеянных данных

Интерполяция разрозненных данных с использованием scatteredInterpolant.

Характерные примеры

Resample Image with Gridded Interpolation

Повторная выборка изображения с интерполяцией по сетке

Используйте griddedInterpolant для повторной выборки пикселов изображения. Повторная выборка изображения полезна для настройки разрешения и размера, а также для сглаживания пикселов после масштабирования.

Открыть сценарий в реальном времени

Normalize Data with Differing Magnitudes

Нормализация данных с различными величинами

Используйте нормализацию для улучшения результатов интерполяции разрозненных данных с помощью griddata. Нормализация может улучшить результаты интерполяции в некоторых случаях, но в других она может поставить под угрозу точность решения. Использовать ли нормализацию - это суждение, основанное на характере интерполируемых данных.