interp2函数在默认情况下仅支持插值操作,即在已知数据点的范围内进行估算。外插则是指对超出已知数据点范围的值进行预测,这通常涉及到更大的不确定性和风险。因此,interp2在默认情况下不提供外插功能,以避免因外插导致的潜在错误。 在MATLAB中实现interp2外插的方法或技巧 尽管interp2默认不支持外插,但可以通过一些技巧来实
C2C^2C2 1.至少需要 4 个点2.比‘pchip’ 需要更多内存和计算时间 vq = interp1(x,v,xq,method,extrapolation) 在上述语法基础上,指定外插策略,来计算在给定自变量值向量 x 域范围外的点。extrapolation 可取值为 extrap | 标量值,前者指定 interp1 使用与内插所用相同方法来计算落在 x 域范围外的点;后...
对超出差值范围的数值返回extrapval的值， 一般为0或者NaN(Not a Number)[x,y,z] = peaks(10);[xi,yi] = meshgrid(-4:.1:4,-4:.1:4);zi = interp2(x,y,z,xi,yi,'linear',0);mesh(xi,yi,zi)
y_out=interp1(x,y,x_out,'linear','extrap')%外插 plot(x,y,x_in,y_in,'*',x_out,y_out,'v')所谓内外插，是指待求的这个数在区间内还是区间外。这里指的区间是指自变量x的区间。嗯，这个问题我也遇到，拿来共同学习一下。extrapval在此处必须是个数字，而且要在inter2指令中，要指...
griddata有以下三种形式: vq = griddata(x,y,v,xq,yq) vq = griddata(x,y,z,v,xq,yq,zq) vq = griddata(___,method) griddata和interp2的区别是,interp2的插值数据必须是矩形域,要求xy规则排列。griddata中x,y,v是包含分散(非均匀)样本点和数据的向量。 举个例子,现在我在野外有5×5矩阵共25个...
(5)yi = interp1(x,Y,xi,method,extrapval) 确定超出x 范围的xi 中的分量的外插值extrapval，其值通常取NaN 或0。例1>>x = 0:10; y = x.*sin(x);>>xx = 0:.25:10; yy = interp1(x,y,xx);>>plot(x,y,'kd',xx,yy)例2 >>year = 1900:10:2010;>> product = [75.995 91.972...
2.二维插值函数为interp2() 调用格式:y1 = interp2(X,Y,Z,X1,Y1,method) 其中X,Y两个向量,表示两个参数的采样点,Z是采样点对应的函数值。X1,Y1是连个标量或向量,表示要插值的点。指定的算法method计算二维插值。linear为双线性插值算法(默认算法),nearest为最临近插值,spline为三次样条插值,cubic为双三次...
z1=interp2(x,y,z,x1,y1,method); x，y是两个向量，分别描述两个参数的采样点，z是参数采样点对应的函数值，x1、y1是两个向量或者标量，描述欲插值的点，z1是根据响应插值方法得到的插值结果。method是插值的方法。要求x1，y1的取值范围不能超出x、y的给定范围。例如，你如果在（2.0，58）...
interp2的插值数据必须是矩形域(X,Y必须分别是单调向量),即已知数据点(x,y)组成规则的矩阵,或称之为栅格,可使用meshgid生成。 griddata函数的已知数据点(X,Y)不要求规则排列,特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果。 griddata 调用方法: ...
(2)线性插值(method=’linear’):在两个数据点之间连接直线,计算给定的插值点在直线上的值作为插值结果,该方法是interp1函数的默认方法。 (3)三次样条插值(method=’spline’):通过数据点拟合出三次样条曲线,计算给定的插值点在曲线上的值作为插值结果。