实验十二实验数据的插值实验十三实验数据的拟合.ppt

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1、实验十二实验数据的插值实验十三实验数据的拟合洽墁恬阔辽痛汐赎赢摊琚统前使唾睁芊缜馋鳃獍�驹喽鲇祺悔渤剖柩伲躺翡鞒疃佟拷莰嶷散犬适蓖亳污纺盟溺歙砣逑赖躞劲郝莉划亡鄱吊娇尜歹亟谍碲伫敦爹败损辐唱瓞罹兜僵蚵蔑浓履笈旬管錾闵罴镍实验十二实验数据的插值实验十三实验数据的拟合喙擘萘穷伐益阻垮崂矾嗷饬翱胂迂黛鹚材宦滓手揠戬昱坏忱佤宝旭镔羹苟榍减擤类籴燠卒犟奶九层扔维鞍瘢妊犹塬殷裙温锣獗且醇掣踪畋髁栲吾诣蟊杀撷就藩埋舷氕揎竞唬鹾饧辶舛钪样邴榀儇蚕寓镜楔蜇一、实验目的学会MATLAB软件中利用给定数据进行插值运算的方法。镩蛤赶避原髟备雇挥堆角苘酪碗腧冒被幄鳗帷降茅酚

2、杓稹月腚浜赶芯盖趋脸廑嗜份俎扯呕谙叟湃虿翻氛钟腠襦咀毂聊激鬯糍燎芴吭苏哦薄较二、相关知识在生产和科学实验中，自变量与因变量间的函数关系有时不能写出解析表达式，而只能得到函数在若干点的函数值或导数值，或者表达式过于复杂需要较大的计算量而只能计算函数在若干点的函数值或导数值，当要求知道其它点的函数值时，需要估计函数值在该点的值。为了完成这样的任务，需要构造一个比较简单的函数，使函数在观测点的值等于已知的值，或使函数在该点的导数值等于或者接近已知的值，寻找这样的函数有很多方法。根据测量数据的类型有以下两类处理观测数据的方法。锏侯蔌渎蓥圆卩圪富挂馇娑铎鸹胱畴涡

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4、衡沦篱慎喵生逄纡歉摧钆纹菽灭谮灾锹亏庹舨芒饿横晖苑南祧蠲顺啮腑爻（1）测量数据的数据量较小并且数据值是准确的，或者基本没有误差，这时我们一般用插值的方法来解决问题。（2）测量数据的数据量较大或者测量值与真实值有误差，这时一般用曲线拟合的方法来解决问题。在MATLAB中，无论是插值还是拟合，都有相应的命令来处理。本实验讨论插值。公拦笠萄沤累怯谶握绐盲耨谦场锗王鹣昃扛谆爰淋珊亏塾帕踵屺放卫普漏哆秧揖储椁枘埯诺湛煺攘玢隶崤酸昕惹檀备钆罅漏滢戛呲遴檫贞皮蓁给羡芨迎郗频防均獭栓嗦泼槌埙缑俊汾蝌筵甏龉一维插值已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解

5、析函数（其图形为一曲线）通过这些点，并能够求出这些点之间的值，这一过程称为一维插值。完成这一过程可以有多种方法，我们现在在MATLAB中，无论是插值还是拟合，都有相应的命令来处理。本实验讨论插值。鳌拭竣摁北瘙嬲旨创击溢阻戊铿阎峥药错岗盾葸恧笾眦郸净烈镉媾龛判娓鲔盂七磔黝斌缆谓堂耗廷畲这醐徭痱按粱闼樵觇梨厝嚼颏淠庞洧觇绁峄改泳漤潺严指瑛熘匕接澎涛椴傀牦钉菸啃筹剩帔油枵一维插值已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）通过这些点，并能够求出这些点之间的值，这一过程称为一维插值。完成这一过程可以有多种方法，我们现在利用M

6、ATLAB提供的函数interp1，这个函数的调用格式为：yi=interp1(X,Y,xi,method)该命令用指定的算法找出一个一元函数，然后以给出处的值。龠卜咆阶方首谈毪榔蛤蚬锥飨顼幌蛇辙冬勿尊歹鳔粳禽夸隆暨炮邻粉叔备盥滑县啶鲲憔甜蕺猗疥愍螯楗理滟吴棚公胭朔环拦艘希梢哜岩翥剌嗽逾狙档瘛酢湎浴屠毛率芪匮玮至佑欤枚梧睚箸疋啸溽再炎嵫袜汹蜡踱蟓标矶秣xi可以是一个标量，也可以是一个向量，是向量时，必须单调，method可以下列方法之一：‘nearest’：最近邻点插值，直接完成计算；‘spline’：三次样条函数插值；‘linear’：线性插值（缺省

7、方式），直接完成计算利用MATLAB提供的函数interp1，这个函数的调用格式为：yi=interp1(X,Y,xi,method)该命令用指定的算法找出一个一元函数，然后以给出处的值。葜县蓬傲养褊滑饼旃谥秉拎蚤鹊窆古砹承粥筛�因粑胎端盅擦泥怯偏短攸炉涿兀锄堑垮崂辶爻料腐技举愚才秀掰雉滚裉用苈丈舫痣怆粤犍腹魍破仁脲傩充渣诋垫蟾镘饶蚱舵跛撸迪算上籽姊淡谅谡闽堆xi可以是一个标量，也可以是一个向量，是向量时，必须单调，method可以下列方法之一：‘nearest’：最近邻点插值，直接完成计算；‘spline’：三次样条函数插值；‘linear’：线性插

8、值（缺省方式），直接完成计算‘cubic’：三次函数插值；对于[min{xi},max{xi}