Cómo usar matlab para implementar múltiples interpolaciones

Utilice matlab para implementar varias interpolaciones:

¿Qué pasa con el uso de las funciones propias de matlab para interpolaciones de uso común (interpolación spline, interpolación de Hermite, diferencia cúbica)? Después de completar algunos ejercicios, mi resumen es el siguiente:

1 Cómo implementar la interpolación spline cúbica (interpolación spline)

Características: aproximación de curva cúbica continua, el grado más alto es cúbico <. /p> p>

Método 1: spline

x=

y= significa que la derivada de primer orden de ambos puntos finales es 0. Los parámetros comúnmente utilizados incluyen:

'segundo', dada la derivada de segundo orden del límite.

spline natural 'variacional' (la derivada de segundo orden del límite es 0)

Resultados operativos: El significado de COEFS está en Xi- El polinomio en el intervalo Xi 1 es, por ejemplo, la primera fila de la matriz COEFS significa que la expresión es -6.2652*(X-0)^3 0.9697*(X -0)^ en el intervalo de X=0 a X=1 1 0.5; De la misma forma se pueden obtener las funciones de ajuste en diferentes intervalos

-6.2652 0.0000 0.9697 0.5000

1.8813 -0.9398 0.9227 0.5477

-0.4600 - 0.4318 0.7992 0.6245

2.1442 -0.5146 0.7424 0.6708

Dibuja la imagen: xi=1:0.25:10;

yi=ppval(pp,xi);

plot(x, y, 'o', xi, yi);

La función de interpolación general de matlab es interp1 Al cambiar el parámetro del método de interp1, se pueden lograr diferentes métodos de interpolación. Sin embargo, al implementar la interpolación spline, la función spline y la función interp1 no pueden realizar la interpolación bajo condiciones de contorno específicas. En este caso, se deben utilizar csape. Los parámetros completos y segundos de csape pueden cumplir con los requisitos de las condiciones de contorno comunes. Si necesita ajustar una función específica, utilice la forma yi.coefs, donde yi es el valor de ajuste del punto de interpolación. Finalmente, use la función de trazado para trazar la imagen de la función ajustada.