matlab三次样条插值例题解析
matlab实现三次样条插值法
题目背景：对y=1/（1+x^2）在[-1，1]区间以Xn=-1+0.1*（n-1），n=1 (21)为插值点做三次样条插值求解思路简析：以插值为四段三次函数为例进行说明（题干为插值20段三次函数），可看出方程组为q*x=d，其中q为方程组系数矩阵，x为所求三次函数的系数矩阵，其中方程组系数矩阵和d均呈规律性变化（边界点除外，首位两个点特殊堪虑）function qiujieyangtiao %%定义求解函数q=zeros(80); %%方程组的系数矩阵，赋初值为0n=-1:0.1:1; %%插值点的横坐标nd=zeros(80,1); %%插值点q*x=d中的dy=zeros(21,1); %%插值点的纵坐标向量a=1;for i=-1:0.1:1y(a)=1/(1+i^2);a=a+1; %%给插值点的纵坐标y通过原函数赋值endq(1,3)=2;q(1,4)=6*n(1);q(2,1)=1;q(2,2)=n(1);q(2,3)=n(1)^2;q(2,4)=n(1)^3;d(2)=y(1); %%给左端边界点的两个方程组系数赋值j=2;for i=3:4:75q(i,i-1)=1;q(i,i)=2*n(j);q(i,i+1)=3*n(j)^2;q(i,i+3)=-1;q(i,i+4)=-2*n(j);q(i,i+5)=-3*n(j)^2;d(i)=0;q(i+1,i)=2;q(i+1,i+1)=6*n(j);q(i+1,i+4)=-2;q(i+1,i+5)=-6*n(j);d(i+1)=0;q(i+2,i-2)=1;q(i+2,i-1)=n(j);q(i+2,i)=n(j)^2;q(i+2,i+1)=n(j)^3;d(i+2)=y(j);q(i+3,i+2)=1;q(i+3,i+3)=n(j);q(i+3,i+4)=n(j)^2;q(i+3,i+5)=n(j)^3;d(i+3)=y(j);j=j+1;end %%给系数矩阵赋值q(79,79)=2;q(79,80)=6*n(21);d(79)=0;q(80,77)=1;q(80,78)=n(21);q(80,79)=n(21)^2;q(80,80)=n(21)^3;d(80)=y(21); %%给右端边界点的两个方程组系数赋值result=q\d; %%求解系数矩阵function A=fun(x)if x>=-1&&x<-0.9A=result(1)+result(2)*x+result(3)*x*x+result(4)*x*x*x;elseif x>=-0.9&x<-0.8A=result(5)+result(6)*x+result(7)*x*x+result(8)*x*x*x;elseif x>=-0.8&x<-0.7A=result(9)+result(10)*x+result(11)*x*x+result(12)*x*x*x; elseif x>=-0.7&x<-0.6A=result(13)+result(14)*x+result(15)*x*x+result(16)*x*x*x; elseif x>=-0.6&x<-0.5A=result(17)+result(18)*x+result(19)*x*x+result(20)*x*x*x; elseif x>=-0.5&x<-0.4A=result(21)+result(22)*x+result(23)*x*x+result(24)*x*x*x; elseif x>=-0.4&x<-0.3A=result(25)+result(26)*x+result(27)*x*x+result(28)*x*x*x; elseif x>=-0.3&x<-0.2A=result(29)+result(30)*x+result(31)*x*x+result(32)*x*x*x; elseif x>=-0.2&x<-0.1A=result(33)+result(34)*x+result(35)*x*x+result(36)*x*x*x; elseif x>=-0.1&x<0A=result(37)+result(38)*x+result(39)*x*x+result(40)*x*x*x; elseif x>=0&x<0.1A=result(41)+result(42)*x+result(43)*x*x+result(44)*x*x*x; elseif x>=0.1&x<0.2A=result(45)+result(46)*x+result(47)*x*x+result(48)*x*x*x; elseif x>=0.2&x<0.3A=result(49)+result(50)*x+result(51)*x*x+result(52)*x*x*x; elseif x>=0.3&x<0.4A=result(53)+result(54)*x+result(55)*x*x+result(56)*x*x*x; elseif x>=0.4&x<0.5A=result(57)+result(58)*x+result(59)*x*x+result(60)*x*x*x; elseif x>=0.5&x<0.6A=result(61)+result(62)*x+result(63)*x*x+result(64)*x*x*x; elseif x>=0.6&x<0.7A=result(65)+result(66)*x+result(67)*x*x+result(68)*x*x*x; elseif x>=0.7&x<0.8A=result(69)+result(70)*x+result(71)*x*x+result(72)*x*x*x; elseif x>=0.8&x<0.9A=result(73)+result(74)*x+result(75)*x*x+result(76)*x*x*x; elseA=result(77)+result(78)*x+result(79)*x*x+result(80)*x*x*x; endend %%插值函数用子函数表达，方便调用x=linspace(-1,1);for i=1:length(x)A(i)=fun(x(i));endY=1./(1+x.^2);plot(x,Y,'--',x,A,':')legend('primitive','fitting') %%将原函数与该插值函数画在同一图上进行比较grid ontitle('三次样条插值')for m=1:20fprintf("S%d=%.3f+%.3f*x+%.3f*x.^2+%.3f*x.^3\n",m,result(4*m-3,1),result(4*m-2,1),result(4*m-1,1),result(4*m,1)) %%输出结果endend输出结果：S1=2.049+3.619*x+3.104*x.^2+1.035*x.^3S2=1.010+0.156*x+-0.743*x.^2+-0.390*x.^3S3=1.137+0.632*x+-0.149*x.^2+-0.143*x.^3S4=1.054+0.273*x+-0.660*x.^2+-0.386*x.^3S5=1.023+0.120*x+-0.916*x.^2+-0.528*x.^3S6=1.003+-0.002*x+-1.160*x.^2+-0.691*x.^3S7=0.997+-0.044*x+-1.265*x.^2+-0.779*x.^3S8=0.998+-0.034*x+-1.233*x.^2+-0.743*x.^3S9=1.000+-0.010*x+-1.113*x.^2+-0.543*x.^3S10=1.000+-0.000*x+-1.010*x.^2+-0.200*x.^3S11=1.000+-0.000*x+-1.010*x.^2+0.200*x.^3S12=1.000+0.010*x+-1.113*x.^2+0.543*x.^3S13=0.998+0.034*x+-1.233*x.^2+0.743*x.^3S14=0.997+0.044*x+-1.265*x.^2+0.779*x.^3S15=1.003+0.002*x+-1.160*x.^2+0.691*x.^3S16=1.023+-0.120*x+-0.916*x.^2+0.528*x.^3S17=1.054+-0.273*x+-0.660*x.^2+0.386*x.^3S18=1.137+-0.632*x+-0.149*x.^2+0.143*x.^3S19=1.010+-0.156*x+-0.743*x.^2+0.390*x.^3S20=2.049+-3.619*x+3.104*x.^2+-1.035*x.^3对比图。
三次样条插值例题解析matlab
三次样条插值例题解析matlab 三次样条插值是一种常用的插值方法，可以通过一定数量的离散数据点，拟合出一个光滑的曲线。
在MATLAB中，插值函数interp1可以实现三次样条插值。
该函数的基本语法为：y_interp = interp1(x, y, x_interp, 'spline');其中，x和y分别是原始数据的横坐标和纵坐标，x_interp是插值点的横坐标，'spline'表示使用三次样条插值方法。
插值函数会根据原始数据拟合出一个插值曲线，在插值点的位置上返回相应的纵坐标值。
下面我们以一个具体的例子来解析三次样条插值的使用。
假设我们有如下一组离散数据点：```matlabx = [0, 1, 2, 3, 4];y = [2, 3, 1, 4, 2];```我们希望通过这些离散数据点拟合出一个光滑的曲线，并在插值点处求取纵坐标值。
首先，我们需要在插值区间内定义一组插值点。
这里我们取0.1为步长，生成插值点：```matlabx_interp = 0:0.1:4;```然后，使用interp1函数进行插值计算：```matlaby_interp = interp1(x, y, x_interp, 'spline');```最后，我们可以通过图表来比较原始数据和插值结果：```matlabplot(x, y, 'o', x_interp, y_interp, '-');legend('原始数据', '插值结果');```在生成的图表中，原始数据以圆点表示，插值结果以实线表示。
通过比较可以看出，插值结果在原始数据之间形成了光滑的曲线。
以上就是使用MATLAB进行三次样条插值的基本步骤和方法。
然而，三次样条插值在某些情况下可能会产生不稳定的结果。
这是因为三次样条插值的结果受到了边界条件的影响。
matlab三次样条用枚举法求值
Matlab三次样条插值并用枚举法求因变量对应的自变量已知一辆汽车行驶时一些时间点上的速度，时间点为：X=[5:10:125];速度值为：Y=[0.8,2.1,3.3,3.6,3.3,3.0,2.7,2.4,0.3,4.8,4.9,5.8,5.9];想要求得汽车整点速度时的时间值；即要求汽车行驶时出现速度为v=[1 2 3 4 5]时的时刻值。
思路：先利用三次样条插值取得足够的速度值，可以在速度变化区间取得稀疏一些，而在变化较大区间取得细密一些；然后利用枚举法对每个速度值和要求的速度值相比较，在一定精度范围内可以认为他们相等，然后把对应的时间值储存起来；得到的值可能很多，然后取合适的精度，得到时间值；将得到的时间点和图比较，调整程序。
程序：clear all;clcY=[0.8,2.1,3.3,3.6,3.3,3.0,2.7,2.4,0.3,4.8,4.9,5.8,5.9];%因变量X=[5:10:125]; %自变量plot(X,Y,'*'); %绘制点图hold onx=[5:0.0001:25,25.001:0.001:75,75.00001:0.00001:95,95.001:0.001:125];%调整插值点y=spline(X,Y,x); %三次样条插值plot(x,y,'r-'); %绘制曲线set(gca,'xtick',[0:10:140],'ytick',[0:0.5:7]); %调整坐标刻度xlabel('t(s)');ylabel('v(m/s)');title('速度随时间变化曲线');legend('原始数据','三次样条插值',2);grid on %以上都是图像属性设置%*****************枚举法***************************************************L=length(x);j=1;for i=1:Lf= abs(y(i)-1)<0.00001 | abs(y(i)-2)<0.00001 | abs(y(i)-3)<0.00001 |...abs(y(i)-4)<0.000001 | abs(y(i)-5)<=0.0001;if f==1y1(j)=y(i);x1(j)=x(i);j=j+1;endendy1=vpa(y1,4);x1=vpa(x1,4); %取合适的精度%*******************去掉精度范围内重复的值*********************************** dx=diff(subs(x1)); %对散点求导n=length(dx);k=1;%************存储不重复的值****************for i=1:nif dx(i)~=0s(k)=y1(i);t(k)=x1(i);k=k+1;endendt=[t,x1(end)]';v=[s,y1(end)]'; %最终结果disp(' 时间(s) 速度(m/s) ')disp(subs([t v])) %显示结果结果：时间(s) 速度(m/s)6.8500 1.000014.3000 2.000021.8800 3.000055.0000 3.000076.5000 2.000079.5800 1.000087.3200 1.000089.3600 2.000091.1500 3.000093.0400 4.000095.7300 5.0000103.4000 5.0000108.6000 5.0000>>图形曲线：。
用MATLAB计算等距三次样条插值问题
2 表达式中系数的求解
S 4( π ) 中的任意一个三次样条函数可以表示成
38
n1
四川工业学院学报 2003 年 x ), x ∑ k iB i( ∈ [ a , b] ( 2) 于是求满足条件( 3) 、 ( 4) 的 三次插值样条函数( 2)的 问题转换为求解线性方程组( 7) 的问题 。 只要从( 7)中 解出 k i( i =-1 , 0 , …, n -3) , 即可求得样条函数 。
T
k n -1 = y n 及中间系数满足的等式 k -1 B -1( x 1)+ k 0 B 0( x 1)= y 1 - y 0 + h y′ 0 Bx 1) 2( 3
ki 3 B i3( x i) +k i 2 B i2( xi ) +k i 1 B i1 ( xi )= y i i = 2 , 3 , … , n -2 k n -4 B n -4( xn -1)+k n -3 B n -3 = y n -1 h - y n - y ′ B ( x )= y i 3 n n -2 n -1 ( 6) 利用基函数( 1) , 及已知数据( 3) , 可将( 6) 式写成矩阵 形式 : 7 2 1 4 0 1 1 4 1 1 4 2 1 7 · k -1 k0 k1 ┇ k n -4 k n -3
用matlab计算等距三次样条插值问题matlab等距节点插值三次样条插值matlabmatlab样条插值matlab样条插值函数matlab样条插值求曲率matlabb样条插值拟合matlab中三次样条插值matlabb样条插值双三次样条插值matlab
四川工业学院学报
Journa l of Sichua n University o f Science and Technolog y
MATLAB大作业 给定一个时间序列,使用三次样条插值方法进行均匀内插
MATLAB作业给定一个时间序列，使用三次样条插值方法进行均匀内插（题目的相关说明：按题目要求编写一个MATLAB程序函数，并把自己编制程序所得的结果与MATLAB库函数分析结果进行对比。
）理论基础：时间序列的概念：时间序列是一种定量预测方法，又称简单外延法，时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论与方法，时间序列分析可分为以下三种情况（1）把一个时间序列的值变动为N 个组成部分，通常可以分为四种 a、倾向变动，又称长期趋势变动 b、循环变动，又称周期变动 c、季节变动，即每年有规则的反复进行变动 d、不规则变动，即随机变动。
然后把这四个综合到一起得出预测的结果。
虽然分成这四部分，但这四部分之间的相互关系是怎么样的呢，目前一般采用相乘的关系，其实各个部分都是在其他部分作用的基础上进行作用的，所以采用相乘是有一定依据的，此种方法适合于短期预测和库存预测（2）把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的函数，而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势，如果未来预测是线性的，其数学模型为YT+L=aT+bTL,YT+L为未来预测值，aT为截距，bT为斜率，L为由T到需要预测的单位时间数（如5年、10年等）（3）根据预测对象与影响因素之间的关系及影响程度来推算未来，与目标的相关因素很多，只能选择那些因果关系较强的为预测影响的因素，此时间序列法用于短期预测比较有效，若要用于长期预测，还需要结合其他方法才行。
三次样条插值的实际应用：在制造船体和汽车外形等工艺中传统的设计方法是，首先由设计人员按外形要求，给出外形曲线的一组离散点值，施工人员准备好有弹性的样条（一般用竹条或有弹性的钢条）和压铁，将压铁放在点的位置上，调整竹条的形状，使其自然光滑，这时竹条表示一条插值曲线，我们称为样条函数。
从数学上看，这一条近似于分段的三次多项式，在节点处具有一阶和二阶连续微商。
三次样条插值函数求解例题
三次样条插值函数求解例题三次样条插值函数是一种常用的插值方法，用于在给定的一组数据点上构建一个连续的曲线。
下面我将通过一个例题来解释三次样条插值函数的求解过程。
假设我们有一组数据点{(x0, y0), (x1, y1), ..., (xn, yn)}，其中x0 < x1 < ... < xn。
我们的目标是构建一个连续的曲线，使得曲线经过这些数据点。
首先，我们需要确定每个数据点之间的插值多项式。
在三次样条插值中，每个插值多项式的形式为：Si(x) = ai + bi(x xi) + ci(x xi)^2 + di(x xi)^3。
其中，ai、bi、ci、di是待求的系数，Si(x)是第i段插值多项式。
接下来，我们需要确定每个插值多项式的系数。
为了满足插值条件，我们需要确定每个数据点处的函数值和导数值。
具体而言，我们需要满足以下条件：1. 函数值条件，Si(xi) = yi，即插值多项式通过每个数据点。
2. 导数值条件，Si'(xi) = Si-1'(xi)，即相邻插值多项式在数据点处的导数值相等。
通过这些条件，我们可以得到一系列的线性方程组，其中未知数为插值多项式的系数。
解这个线性方程组即可得到每个插值多项式的系数。
最后，我们可以将每个插值多项式的系数代入到对应的插值多项式中，得到最终的三次样条插值函数。
需要注意的是，在边界处，我们需要额外的条件来确定插值多项式的系数。
常见的边界条件有自然边界条件和固定边界条件。
自然边界条件要求插值函数的二阶导数在边界处为零，而固定边界条件要求插值函数在边界处通过给定的导数值。
综上所述，三次样条插值函数的求解过程包括确定插值多项式的系数和边界条件的确定。
通过解线性方程组，我们可以得到每个插值多项式的系数，从而构建出连续的三次样条插值函数。
希望以上回答能够满足你的要求。
如果你有任何其他问题，请随时提出。
Matlab实验报告六(三次样条与分段线性插值)
实验名称插值与拟合
所属课程数学软件与实验
实验类型综合型实验
专业信息与计算科学
班级
学号
姓名
指导教师
一、实验概述
【实验目的】
学会在matlab环境下使用几种不同的插值法和拟合两种方法构造函数依据已经知道的某些特殊点来推测实际问题中需要知道但又不便于测量出来的量。
【实验原理】
1.z=interp2(x0,y0,z0,x,y,’method’): 要求x0,y0单调；x, y可取为矩阵, 或x取行向量, y取为列向量, x,y的值分别不能超出x0,y0的范围。
2.分段线性插值与计算量与n无关;n越大, 误差越小.
3.三次样条插值比分段线性插值更光滑。
4.‘linear’ : 分段线性插值；‘spline’ : 三次样条
二、实验内容
问题1 对函数, x([-5,5], 分别用分段线性插值和三次样条插值作插值（其中插值节点不少于20）, 并分别作出每种插值方法的误差曲线.
1180 1320 1450 1420 1400 1300 700 900];
mesh(x,y,z)
xi=0:20:2800;
yi=0:20:2400;
zi=interp2(x,y,z,xi',yi,'cubic');
mesh(xi,yi,zi)
3.结果
4.结论及分析
通过实验,结果正确,分析无误。
三、实验小结
1270 1500 1200 1100 1350 1450 1200 1150
1230 1390 1500 1500 1400 900 1100 1060
1180 1320 1450 1420 1400 1300 700 900
Matlab Spline 三次样条插值多项式表达式问题
如何运用MATLAB 三次样条插值的问题，今天做作业，突然想用Matlab搞搞。
题目如下：清华大学出版社的《数值分析（第5版）》P49,20题。
x=[0.25 0.3 0.39 0.45 0.53];y=[ 0.5 0.5477 0.6245 0.6708 0.7280 ]pp=csape(x,y,'second',[0,0.0]);disp(pp.coefs);其中COEFS的含义是在Xi-Xi+1区间上的多项式是，例如COEFS数组第一行的意思是在X=0.25到X=0.3的区间上时表达式是-6.2652*（X-0.25)^3+0.9697*(X-0.25)^1+0.5;-6.2652 0.0000 0.9697 0.50001.8813 -0.9398 0.9227 0.5477-0.4600 -0.4318 0.7992 0.62452.1442 -0.5146 0.7424 0.6708关于csape的用法引用自：/ck436/blog/item/6fe40c46400d3c046b63e52b.htmlcsape，是计算在各种边界条件下的三次样条插值。
pp = csape(x,y,conds)其中conds主要有以下的选项variational（自然边界条件，首末点二阶导数均为0），second （指定首末点的二阶导数），periodic（周期性边界条件，首末点的0~2阶导数相等），complete （给定导数情况，默认）function pp = csape(x,y,conds,valconds)%pp=csape(x,y,'变界类型','边界值'),生成各种边界条件的三次样条插值. 其中,(x,y)为数据向量%边界类型可为:'complete',给定边界一阶导数.% 'not-a-knot',非扭结条件,不用给边界值.% 'periodic',周期性边界条件,不用给边界值.% 'second',给定边界二阶导数.% 'variational',自然样条(边界二阶导数为0)% .%例考虑数据% x | 1 2 4 5% ---|-------------% y | 1 3 4 2%边界条件S''(1)=2.5,S''(5)=-3,% x=[1 2 4 5];y=[1 3 4 2];% pp=csape(x,y,'second',[2.5,-3]);pp.coefs % xi=1:0.1:5;yi=ppval(pp,xi);% plot(x,y,'o',xi,yi);。
三次样条插值算法详解
如果S(x)是f (x)的三次样条插值函数,则其必满足
插值条件： 连续性条件：
一阶导数连续条件：
二阶导数连续条件：
S(x j ) y j , j 0,1,, n
lim
xx j
S(x)
S(xj )
yj,
j
1,, n
1
lim
xx j
S ( x)
S(x j
)
mj
,
j
1,, n
1
lim
xx j
S
(
x)
S(
S(x)
(3x
3
16 x 2
27 x
14)
15
(x3 8x2 21x 18) 15
0 x 1 1 x 2
2 x3
10
三次样条插值函数的求法
通常有三转角法、三弯矩法、B样条基函数法。
这三种方法的基本思想是类似的，都是通过待定 某些参数来确定插值函数，但肯定不是待定4n个参
数。而是利用已知条件将待定参数减小到最少。
第一边界条件：由区间端点处的一阶导数给出即
s3 (x0 ) m0 f (x0 ), s3 (xn ) mn f (xn ),
6
第二边界条件：由区间端点处的二阶导数给出即
s3(x0 ) M 0 f (x0 ),
s3(
xn
)
Mn
f (xn ),
特殊情况为自然边界条件：
由区间端点处的二阶导数恒为0给出即
化为矩阵形式
17
2 1
2
2
2
m1 g1 1m0
m2
g2
3 2 3 4 2
m3
g3
n2 2 n2 mn2
MATLAB大作业 给定一个时间序列,使用三次样条插值方法进行均匀内插
MATLAB作业给定一个时间序列，使用三次样条插值方法进行均匀内插（题目的相关说明：按题目要求编写一个MATLAB程序函数，并把自己编制程序所得的结果与MATLAB库函数分析结果进行对比。
）理论基础：时间序列的概念：时间序列是一种定量预测方法，又称简单外延法，时间序列分析是根据系统观测得到的时间序列数据，通过曲线拟合和参数估计来建立数学模型的理论与方法，时间序列分析可分为以下三种情况（1）把一个时间序列的值变动为N 个组成部分，通常可以分为四种 a、倾向变动，又称长期趋势变动 b、循环变动，又称周期变动 c、季节变动，即每年有规则的反复进行变动 d、不规则变动，即随机变动。
然后把这四个综合到一起得出预测的结果。
虽然分成这四部分，但这四部分之间的相互关系是怎么样的呢，目前一般采用相乘的关系，其实各个部分都是在其他部分作用的基础上进行作用的，所以采用相乘是有一定依据的，此种方法适合于短期预测和库存预测（2）把预测对象、预测目标和对预测的影响因素都看成为具有时序的，为时间的函数，而时间序列法就是研究预测对象自身变化过程及发展趋势，如果未来预测是线性的，其数学模型为YT+L=aT+bTL,YT+L为未来预测值，aT为截距，bT为斜率，L为由T到需要预测的单位时间数（如5年、10年等）（3）根据预测对象与影响因素之间的关系及影响程度来推算未来，与目标的相关因素很多，只能选择那些因果关系较强的为预测影响的因素，此时间序列法用于短期预测比较有效，若要用于长期预测，还需要结合其他方法才行。
三次样条插值的实际应用：在制造船体和汽车外形等工艺中传统的设计方法是，首先由设计人员按外形要求，给出外形曲线的一组离散点值，施工人员准备好有弹性的样条（一般用竹条或有弹性的钢条）和压铁，将压铁放在点的位置上，调整竹条的形状，使其自然光滑，这时竹条表示一条插值曲线，我们称为样条函数。
从数学上看，这一条近似于分段的三次多项式，在节点处具有一阶和二阶连续微商。
用matlab实现3次样条曲线插值的算法程序
注意：采用的是Lagrange插值的第二种情况实验二Lagrange插值【实验目的】1.了解插值法及Lagrange插值的基本概念.2.学习、掌握MATLAB软件有关的命令。
【实验原理】插值法定义：设函数y=f(x)在区间[a,b]上有定义，且已知f(x)在[a,b]上n+1个互异点a x0<x1<…<xn b处的值yi=f(xi),i=0,1,2,…,n.若存在一个简单函数P(x),使P(xi)=yi (i=0,1,2,…,n)（2.1）成立，则称P(x)为f(x)的插值函数，f(x)称为被插函数，点xi(i=0,1,2,…,n)称为插值节点，[a,b]称为插值区间，(2.1)式为插值条件。
求插值函数的方法为插值法。
利用n次插值基函数可以将满足条件Ln(xn)=yk(k=0,1,2,…,n)的插值多项式Ln(x)表示为yk （2.2）称Ln(x)为拉格朗日插值多项式【实验内容】在区间[-5,5]上取截点n=11，等距间隔h=1的节点为插值节点，对函数f(x)=1/(1+x2)进行拉格朗日插值，并绘图。
下面的程序基于公式(2.2)，且在xi点，Ln(xi)= yk相应的Matlab代码为function yi=lagrange(x,y,xi)%Lagrange插值%x,y为已知节点及其函数值向量%xi为插值点（可以是多个），yi为插值n=length(x);m=length(xi);%length是x的长度，for i=1:mz=xi(i);s=0;for k=1:n%for循环语句p=1.0;for j=1:nif j~=kp=p*(z-x(j))/(x(k)-x(j));endends=p*y(k)+s;endyi(i)=s;end下面用MATLAB运行程序得到以下结果，如下图：用Matlab实现了3次样条曲线插值的算法。
边界条件取为自然边界条件，即：两个端点处的2阶导数等于0；共包含3各个函数文件，主函数所在文件（即使用的时候直接调用的函数）为spline3.m,另外两个函数文件是在splin3函数文件中被调用的自定义函数。
三次样条插值例题解析
三次样条插值例题解析
三次样条插值是一种常用的插值方法，它能够通过一系列已知数据点来构建一条光滑的曲线。
在数值分析和计算机图形学中，三次样条插值常被用来逼近离散的数据点，从而实现曲线的平滑和连续。
在进行三次样条插值之前，我们首先需要了解什么是样条函数。
样条函数是由分段多项式构成的函数，每个分段多项式在相邻的数据点之间起作用。
对于三次样条插值，每个分段多项式是三次多项式，因此称为三次样条函数。
三次样条插值的基本思想是，通过已知的数据点，我们可以确定无穷个三次样条函数，然后根据一定的准则选择最合适的三次样条函数来近似原始数据。
具体的插值过程可以分为以下几个步骤：首先，假设我们有n个已知数据点。
我们需要在每个相邻的数据点之间构建一个三次样条函数。
接着，我们需要确定每个三次样条函数的系数，使得这些函数满足特定的插值条件。
一般来说，我们会采用自然边界条件或者固定边界条件来确定这些系数。
最后，我们可以通过求解一个线性方程组来确定每个分段多项式的系数。
三次样条插值的优点在于它能够在保持曲线平滑和连续的同时，尽可能地逼近原始数据点。
这使得三次样条插值在实际应用中非常有用，特别是在数据可视化和曲线拟合方面。
总结起来，三次样条插值是一种通过构建一系列三次样条函数来逼近已知数据点的方法。
它通过求解一个线性方程组来确定每个分段多项式的系数，从而实现曲线的平滑和连续。
三次样条插值在实际应用中具有广泛的应用价值，是一种非常有效的插值方法。
第一型 三次样条插值matlab程序【完整版】
第一型三次样条插值matlab 程序【完整版】(文档可以直接使用，也可根据实际需要修订后使用,可编辑放心下载）第一型三次样条插值问题求解一：解题过程1. 根据书上关于三次样条的步骤，列出相关的矩阵。
1111212....212n n μλμλ--011n nd d d d -2. 编写追赶法的求解函数，求解矩阵得到011n nM M M M -3. 根据求解结果得到分段函数，画图表示，并求解(i 0.5)S +4. 利用MATLAB 内置三次样条函数求解问题二：结果以及结果比照1. (i 0.5)S +〔因显示问题，把表格中的精度变小了〕自编程序所得的 中间值MATLAB 内置三次样条 中间值2.样条图像自编程序所得的图像MATLAB内置三次样条图像可得，自编程序解得的结果与MATLAB解的结果完全一致。
三：程序通用性分析程序对于输入点的顺序进行优化，自变量X不需要从小到大进行排序，随机输入以后，程序会自动排序。
数据的输入不限点数，自变量之间的间隔也不限。
输入数据相比照拟自由。
四：程序使用演示、通用性演示运行文件 yzy.m，即可得到中间值以及三次样条图像〔里面内置了需要输入的数据〕1.按书上数据输入0123456789102.513.34.04 4.75.22 5.54 5.78 5.4 5.57 5.7 5.8得到图像2.颠倒书上数据输入1012345678905.8 3.3 4.04 4.7 5.22 5.54 5.78 5.4 5.57 5.7 2.51得到同样的图像1.在原有数据上多输入三组数据1012345678901113155.83.3 4.04 4.7 5.225.54 5.78 5.4 5.576 2.516810.3根据上面三张图，可以发现，数据量不同、数据顺序不同、数据自变量X间隔不同，都可以得出结果，可以说明程序具有很好的通用性。
附录yzy.m1.A=[10,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,13,15;5.8,3.3,4.04,4.7,5.22,5.54,5.78,5.4,5.57,5.7,2.51,6,8,10.3];2.A=A'; %转置排序3.A=sortrows(A);4.nn=size(A,1);5.A=A';6.f1=0.8;f2=0.2;7.n=size(A,2);8.M=eye(n);9.M=M*2;10.N=zeros(n,1);11.for i=2:n-112. M(i,i-1)=(A(1,i)-A(1,i-1))/(A(1,i+1)-A(1,i-1));13. M(i,i+1)=1-M(i,i-1);14.N(i)=6*(((A(2,i+1)-A(2,i))/(A(1,i+1)-A(1,i))-((A(2,i)-A(2,i-1)))/( A(1,i)-A(1,i-1)))/(A(1,i+1)-A(1,i-1)));15.end16.M(1,2)=1;17.M(n,n-1)=1; %M为三次样条的矩阵18.N(1)=6*(((A(2,2)-A(2,1))/(A(1,2)-A(1,1))-f1));19.N(n)=6*(f2-((A(2,n)-A(2,n-1))/(A(1,n)-A(1,n-1))));20.NE=zeros(n,n+1); %追赶法21.NE(1,1)=M(1,1);22.NE(1,n+1)=N(1);23.for i=2:n24. l=M(i,i-1)/NE(i-1,i-1);25. NE(i,i)=M(i,i)-l*M(i-1,i);26. NE(i,n+1)=N(i)-l*NE(i-1,n+1);27.end28.AN=zeros(n,1);29.AN(n)=NE(n,n+1)/NE(n,n);30.for i=1:n-131. j=n-i;32. AN(j)=(NE(j,n+1)-M(j,j+1)*AN(j+1))/NE(j,j);33.end34.M=AN; %追赶法结束35.S=zeros(n-1,5);36.for i=1:n-1;37. S(i,1)=A(2,i);38.S(i,2)=(A(2,i+1)-A(2,i))/(A(1,i+1)-A(1,i))-(1/3*M(i)+1/6*M(i+1))*( A(1,i+1)-A(1,i));39. S(i,3)=1/2*M(i);40. S(i,4)=(M(i+1)-M(i))/(6*(A(1,i+1)-A(1,i)));41.S(i,5)=S(i,1)+S(i,2)*((A(1,i+1)-A(1,i))/2)+S(i,3)*((A(1,i+1)-A(1,i ))/2).^2+S(i,4)*((A(1,i+1)-A(1,i))/2).^3; % 三次样条函数系数42.end43.n=size(S,1);44.title('三次样条图像');45.hold on;46.for i=1:n47. x=A(1,i):(A(1,i+1)-A(1,i))/100:A(1,i+1);48.y=S(i,1)+S(i,2)*(x-A(1,i))+S(i,3)*(x-A(1,i)).^2+S(i,4)*(x-A(1,i)).^3;49. plot(x,y);50. plot(A(1,i),A(2,i),'o');51.end52. plot(A(1,n+1),A(2,n+1),'o');53. hold off;54.disp('ÖмäÖµ');55.z=zeros(2,n);56.for i=1:n57. z(1,i)=(A(1,i)+A(1,i+1))/2;58. z(2,i)=S(i,5);59.end60.disp(z);61.X=zeros(1,n);Y=zeros(1,n); % 下面是内置三次样条函数调用62.X(1,1:nn)=A(1,1:nn);63.Y(1,1:nn)=A(2,1:nn);64.pp=csape(X,Y,'c',[f1,f2]);65.pp.coefs;66.XI=0.5:1:9.5;67.YI=ppval(pp,XI);68.disp('MATLAB内置三次样条中间值 ');69.Z=zeros(2,10);70.Z(1,1:10)=XI(1,1:10);71.Z(2,1:10)=YI(1,1:10);72.disp(Z);73.xi=0:0.1:10;yi=ppval(pp,xi);74.plot(x,y,'-',xi,yi);。
三次样条插值的MATLAB实现
MATLAB 程序设计期中考查在许多问题中，通常根据实验、观测或经验得到的函数表或离散点上的信息，去研究分析函数的有关特性。
其中插值法是一种最基本的方法，以下给出最基本的插值问题——三次样条插值的基本提法：对插值区间[]b a ,进行划分：b x x x a n ≤<⋯⋯<<≤10，函数()x f y =在节点i x 上的值()()n i x f y i i ⋯⋯==,2,1,0，并且如果函数()x S 在每个小区间[]1,+i i x x 上是三次多项式，于[]b a ,上有二阶连续导数，则称()x S 是[]b a ,上的三次样条函数，如果()x S 在节点i x 上还满足条件()()n i y x S i i ⋯⋯==,1,0则称()x S 为三次样条插值函数。
三次样条插值问题提法：对[]b a ,上给定的数表如下.求一个分段三次多项式函数()x S 满足插值条件()()n i y x S i i ⋯⋯==,1,0 式，并在插值区间[]b a ,上有二阶连续导数。
这就需要推导三次样条插值公式：记()x f '在节点i x 处的值为()i i m x f ='(n i ⋯⋯=,1,0)(这不是给定插值问题数表中的已知值)。
在每个小区间[]1,+i i x x 利用三次Hermite 插值公式，得三次插值公式：()()()()1111+++++++=i i i i i i i i i m m x y x y x x S ββαα，[]1,+∈i i x x x 。
为了得到这个公式需要n 4个条件：(1).非端点处的界点有n 2个；(2).一阶导数连续有1-n 个条件；(3).二阶导数连续有1-n 个条件，其中边界条件：○1()()nn m x S m x S ='=' 00○2()()αα=''=''nx S x S 00 ○3()()()()16500403βααβαα=''+'=''+'n n x S x S x S x S ○4n y y =0 ()()()()000000-''=+''-'=+'nn x S x S x S x S 其中：()⎩⎨⎧=≠=j i j i x j i,1,0α ()0='j i x α ()0=j i x β 且(1,0,=j i )。
自编的三次样条插值matlab程序（含多种边界条件）
d2 0.67221 0.43138 0.28102 0.22141 0.24664 0.2551 0.43028
0.9802
则旋转后的三次样条的系数及图像为：
xx2=[x2(1):0.001:x2(end)]'; [yy2 b2 c2 d2]=spline3(x2,y2,xx2,1,v1,vn); fprintf('\t\t\tb2\t\t\tc2\t\t\td2\n'); disp([b2 c2(1:end-1,1) d2]); plot(x2,y2,'*b',xx2,yy2,'-.k'); grid on; b2 c2 -0.97849 -0.74704 -0.35362 -0.067629 0.0061747 0.3081 0.6992
" 又 设 cn Sn 1 xn 2 ， 记 i xi 1 xi , i yi 1 yi , i 1, 2, , n 1 ， 则由 (1.3)可 得 ：
ci 1 ci , i 1, 2, , n 1. 3 i 从（1.2）解得： bi i ci i di i2 i i 2ci ci 1 , i 1, 2, , n 1. i i 3 将(1.4)与(1.5)代入(1.3)得： di
ai yi , i 1, 2, n 1. 2 3 y2 y1 b1 x2 x1 c1 x2 x1 d1 x2 x1 , 2 3 y y b x x n 1 n 1 n n 1 cn 1 xn xn 1 d n 1 xn xn 1 n 由节点处的一阶与二阶光滑性可知： Si'1 xi Si' xi , Si"1 xi Si" xi , i 1, 2, , n.
matlab牛顿插值法三次样条插值法
(){}21()(11),5,10,20:12521()1,(0,1,2,,)()2,(0,1,2,,)()()235,20:1100(i i i i n n k k k Newton f x x n x f x x i i n f x nx y i n Newton N x S x n x k y f x =-≤≤=+=-+====-+=题目：插值多项式和三次样条插值多项式。
已知对作、计算函数在点处的值；、求插值数据点的插值多项式和三次样条插值多项式；、对计算和相应的函数值),()() (1,2,,99)4:()max ()()max()n k n k n k n k n k n k kkN x S x k E N y N x E S y S x ==-=-和；、计算，；解释你所得到的结果。
算法组织:本题在算法上需要解决的问题主要是：求出第二问中的Newton 插值多项式)(x N n 和三次样条插值多项式()n S x 。
如此，则第三、四问则迎刃而解。
计算两种插值多项式的算法如下：一、求Newton 插值多项式)(x N n ，算法组织如下：Newton 插值多项式的表达式如下：)())(()()(110010--⋅⋅⋅--+⋅⋅⋅+-+=n n n x x x x x x c x x c c x N其中每一项的系数c i 的表达式如下：1102110),,,(),,,(),,,(x x x x x f x x x f x x x f c i i i i i -⋅⋅⋅-⋅⋅⋅=⋅⋅⋅=-根据i c 以上公式，计算的步骤如下：⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧⋅⋅⋅+⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅----),,,,(1),,,(),,,,(),(,),,(2)(,),(),(11101111011010n n n n n n n n x x x x f n x x x f x x x f n x x f x x f x f x f x f 、计算、计算、计算、计算二、求三次样条插值多项式)(x S n ，算法组织如下：所谓三次样条插值多项式)(x S n 是一种分段函数，它在节点i x 011()n n a x x x x b -=<<⋅⋅⋅<<=分成的每个小区间1[,]i i x x -上是3次多项式，其在此区间上的表达式如下：22331111111()[()()]()()666[,]1,2,,.i i i i i i i i i i i i i i ii i h x x h x x S x x x M x x M y M y M h h h x x x i n --------=-+-+-+-∈=⋅⋅⋅，， 因此，只要确定了i M 的值，就确定了整个表达式，i M 的计算方法如下： 令：11111111116()6(,,)i i i i i i i i i i i i i ii i i i i i i h h h h h h y y y y d f x x x h h h h μλμ++++--+++⎧===-⎪++⎪⎨--⎪=-=⎪+⎩， 则i M 满足如下n-1个方程：1121,2,,1i i i i i i M M M d i n μλ-+++==⋅⋅⋅-，方程中有n+1个未知量，则令0M 和n M 分别为零，则由上面的方程组可得到(11)i M i n ≤≤-的值，可得到整个区间上的三次样条插值多项式)(x S n 。
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文章标题：深度解析Matlab三次样条插值
1. 前言
在数学和工程领域中，插值是一种常见的数值分析技术，它可以用来估计不连续数据点之间的值。
而三次样条插值作为一种常用的插值方法，在Matlab中有着广泛的应用。
本文将从简单到复杂，由浅入深地解析Matlab中的三次样条插值方法，以便读者更深入地理解这一技术。
2. 三次样条插值概述
三次样条插值是一种利用分段三次多项式对数据点进行插值的方法。
在Matlab中，可以使用spline函数来进行三次样条插值。
该函数需要输入数据点的x和y坐标，然后可以根据需要进行插值操作。
3. 三次样条插值的基本原理
在进行三次样条插值时，首先需要对数据点进行分段处理，然后在每个分段上构造出一个三次多项式函数。
这些多项式函数需要满足一定的插值条件，如在数据点处函数值相等、一阶导数相等等。
通过这些条件，可以得到一个关于数据点的插值函数。
4. Matlab中的三次样条插值实现
在Matlab中，可以使用spline函数来进行三次样条插值。
通过传入数据点的x和y坐标，可以得到一个关于x的插值函数。
spline函数
也支持在已知插值函数上进行插值点的求值，这为用户提供了极大的灵活性。
5. 三次样条插值的适用范围和局限性
虽然三次样条插值在许多情况下都能够得到较好的插值效果，但也存在一些局限性。
在数据点分布不均匀或有较大噪音的情况下，三次样条插值可能会出现较大的误差。
在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的插值方法。
6. 个人观点和总结
通过对Matlab中三次样条插值的深度解析，我深刻地理解了这一插值方法的原理和实现方式。
在实际工程应用中，我会根据数据点的情况选择合适的插值方法，以确保得到准确且可靠的结果。
我也意识到插值方法的局限性，这为我在实际工作中的决策提供了重要的参考。
通过以上深度解析，相信读者已经对Matlab中的三次样条插值有了更加全面、深刻和灵活的理解。
在实际应用中，希望读者能够根据具体情况选择合适的插值方法，以提高工作效率和准确性。
7. 三次样条插值的优缺点
三次样条插值方法作为一种常用的插值技术，在Matlab中有着广泛的应用。
它具有很多优点，比如可以在数据点不连续、噪音较大或数据点密度不均匀的情况下进行插值，同时插值结果平滑且具有高度的局部逼近性。
另外，三次样条插值还可以在使用较少的插值点情况下
获得比较精确的插值结果，这在实际工程应用中具有很大的优势。
然而，三次样条插值也存在一些局限性。
它要求数据点是有序的，且需要在两个端点处有足够的导数信息。
在某些情况下，可能会由于数据本身的性质而使得这些要求难以满足。
由于插值函数是使用局部数据点构造的，因此对于数据点的选择和分布也有较大的要求。
在数据点分布不均匀或是出现局部数据点密度过低的情况下，三次样条插值可能出现较大的误差，这时候可能需要考虑其他插值方法的使用。
8. 使用Matlab进行三次样条插值
在Matlab中，可以使用spline函数来进行三次样条插值。
这个函数需要输入数据点的x和y坐标，然后可以根据需要进行插值操作。
假设有一组数据点(x, y)，可以通过如下代码进行三次样条插值：
```matlab
xx = linspace(min(x), max(x), 1000);
yy = spline(x, y, xx);
plot(x, y, 'o', xx, yy, '-');
```
在这段代码中，首先通过linspace函数构造了一个较为密集的插值点xx，然后使用spline函数对数据点进行插值，最后通过plot函数绘制出了插值结果。
通过这样的方式，可以很方便地在Matlab中进行三
次样条插值。
9. 三次样条插值的应用举例
三次样条插值在实际工程应用中有着广泛的应用。
比如在地形建模、
图像处理、信号处理等领域，都可以使用三次样条插值对数据进行插值。
以地形建模为例，通过插值得到的地形模型不仅可以用于可视化，还可以用于地形分析、地质勘探等工作。
在图像处理中，三次样条插
值可以用于图像的放大和缩小操作，同时也可以用于图像纠正和边缘
检测等工作。
在信号处理中，三次样条插值可以用于信号的重构和去
噪操作，同时也可以用于信号分析和频谱估计等工作。
10. 总结
通过本文的深度解析，相信读者对Matlab中的三次样条插值有了更
加全面、深刻和灵活的理解。
在实际应用中，希望读者能够根据具体
情况选择合适的插值方法，以提高工作效率和准确性。
对于三次样条
插值的优缺点和应用领域也有了更加清晰的认识。
在工程实践中，我
们需要充分了解插值方法的特点和局限性，选择合适的插值方法，以
确保得到准确且可靠的结果。
Matlab中的三次样条插值作为一种常用的插值方法，在实际工程应用中也具有很大的应用潜力。
希望读者在
今后的工作中能够充分利用Matlab中的三次样条插值方法，为工程
实践带来更多的便利和效益。