插值法与数据拟合的简单应用的论文

1 75 91;94 94 92 95 96];Р>>wi=1:0.2:5;%水平高度从1—5米Р>>d=2;%垂直高度为2米Р>>znearest=interp2(width,depth,temps,wi,d,'nearest');Р>>zlinear=interp2(width,depth,temps,wi,d,'linear');Р>>zspline=interp2(width,depth,temps,wi,d,'spline');Р>>zcubic=interp2(width,depth,temps,wi,d,'cubic');Р>>plot(wi,znearest,'-',wi,zlinear,'o',wi,zspline,':',wi,zcubic,'--');Р>>xlabel('width');Р>>ylabel('degrees');Р>>title(‘高度为2米处的平板温度’) Р>>text(1.5,88,'nearest')Р>>text(1.2,87,'linear')Р>>text(1.7,79.5,'spline')Р>>text(1.2,84,'cubic')Р得到各种二维插值方法下的温度图形如图(4):Р图(4)高度为2米处的平板温度曲线Р从图(4)中可以看到,此题中二维nearest方法得到的图形高低起伏很大平滑性最差,误差也最大;而其他三种方法得到的曲线平滑程度相差不大,而且曲线上的关键点交接近,这就说明他们三种二维插值方法得到的曲线误差较小,也就是说对于这组数据,linear,cubic,spline这三种插值方法拟合效果较好,其中linear方法的效果最好,因为它最平滑,是连续的,并且在计算机内实现的时间也比cubic和spline要少,当然,在这个地方程序较小所以对计算时间多少感觉不是很明显,当程序较大代码较大时就会感觉很明显了。