插值方法晚上做一个曲线拟合，结果才开始用最小二乘法拟合时，拟合出来的东西太难看了！于是尝试用其他方法。经过一番按图索骥，终于发现做曲线拟合的话，采用插值法是比较理想的方法。尤其是样条插值，插完后线条十分光滑。方法付后， 最关键的问题是求解时要积分，放这里想要的时候就可以直接过来拿，不用死去搜索啦。呵呵插值方法的Matlab 实现一维数据插值MATLAB中用函数 interp1 来拟合 一维 数据 ，语法是 YI = INTERP1(X,Y,XI,方法 ) 其中（ X， Y） 是已给的数据点，XI 是插值点，其中方法主要有'linear' -线性插值，默认'pchip' -逐段三次 Hermite 插值'spline' -逐段三次样条函数插值其中最后一种插值的曲线比较平滑例：x=0:.12:1; x1=0:.02:1;% （其中 x=0:.12:1 表示显示的插值点，x1=0:.02:1 表示插值的步长）y=(x.^2-3*x+5).*exp(-5*x).*sin(x); plot(x,y,'o'); hold on; y1=interp1(x,y,x1,'spline'); plot(x1,y1,':') 如果要根据 样本点求函数的定积分，而函数又是比较光滑的，则可以用样条函数进行插值后再积分，在MATLAB中可以编写如下程序：function y=quadspln(x0,y0,a,b) f=inline('interp1(x0,y0,x,''spline'')','x','x0','y0'); y=quadl(f,a,b,1e-8,[],x0,y0); 现求 sin(x) 在区间 [0，pi] 上的定积分，只取5 点x0=[0,0.4,1,2,pi]; y0=sin(x0); I=quadspln(x0,y0,0,pi) 结果得到的值为2.01905， 精确值为 2 求一段 matlab 插值程序悬赏分： 20 - 解决时间： 2009-12-26 19:57已知 5 个数据点： x=[0.25 0.5 0.75 1] y=[0 0.3104 0.6177 0.7886 1] ，求一段 matlab 插值程序，求过这5 个数据点的插值多项式，并在x-y 坐标中画出y=f（x）图形，并且求出f（x）与 x 轴围成图形的面积（积分），不胜感激！使用 Lagrange 插值多项式的方法：首先把下面的代码复制到M 文件中，保存成lagran function [C,L]=lagran(X,Y) % input - X is a vector that contains a list of abscissas % - Y is a vector that contains a list of ordinates % output - C is a matrix that contains the coefficients of the lagrange interpolatory polynomial %- L is a matrix that contains the lagrange coefficients polynomial w=length(X); n=w-1; L=zeros(w,w); for k=1:n+1 V=1; for j=1:n+1...
