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预处理——插值

2022-07-06 20:38:00 【路Lu727】

若函数f(x)在自变数x一些离散值所对应的函数值为已知，则可以作一个适当的特定函数p(x)，使得p(x)在这些离散值所取的函数值，就是f(x)的已知值。从而可以用p(x)来估计f(x)在这些离散值之间的自变数所对应的函数值，这种方法称为插值法。

输入：存在缺失值的原始数据
输出：补充缺失值后的数据

$y_{i}=interp1\left ( x,y,x_{i},'method' \right )$

x，y为原始一维数据，xi为插值点，method为‘nearest’邻近点插值；‘linear’线性插值；‘spline’三次样条插值；‘pchip’立方插值。

$z_{i}=interp2\left ( x,y,z,x_{i},y_{i},'method' \right )$

x，y为原始一维坐标数据，z为原始高度矩阵，xi，yi为插值点，method为‘nearest’邻近点插值；‘linear’线性插值；‘spline’三次样条插值；‘cubic’立方插值。

拉格朗日插值

多项式次数超过7时,会产生严重Runge现象,因此可以将数据分成多个区间，在每个区间独立插值

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