matlab三次樣條插值函數(shù)？>> x=[0.2:0.2:1.0]y=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38]>> pp=樣條曲線（x，y）>>pp.coefsan

matlab三次樣條插值函數(shù)？

>> x=[0.2:0.2:1.0]y=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38]>> pp=樣條曲線（x，y）>>pp.coefsans公司=-0.1042-0.5625-0.1833 0.9800-0.1042-0.6250-0.4208 0.9200-0.7292-0.6875-0.6833 0.8100-0.7292-1.1250-1.0458 0.6400返回三次樣條插值函數(shù)每段的系數(shù)，三次樣條插值函數(shù)的每一段都是一個(gè)三次多項(xiàng)式。

求問(wèn)，MATLAB來(lái)做三次樣條插值，如何得到插值的函數(shù)表達(dá)式？

解決方法：

1。使用三次樣條函數(shù)插值（）來(lái)插值席席＝1:0.1:15yI= IpP1（x，y，Xi，“樣條”）！2！用最小二乘法擬合函數(shù)nlinfit（）擬合插值函數(shù)的模型，y=A/（1 exp（B-C*x））3。繪制并比較擬合效果

樣條

三次樣條函數(shù)插值。對(duì)于此方法，命令interp1調(diào)用函數(shù)spline、ppval、mkpp、umkpp。這些命令為分段多項(xiàng)式運(yùn)算生成一系列函數(shù)。命令spline使用它們執(zhí)行三次樣條插值；

y=樣條曲線（x，y，插值點(diǎn)）

例如，在2.5處找到y(tǒng)的值。

&Gt>X=[012345678910

]&Gt>y=[00.791.532.192.713.033.272.893.063.193.29

]&Gt>A=spline（x，y，2.5）

a==1.8715

還可以一次獲得多個(gè)值，例如：

&Gt>xx=1:0.1:10

&Gt>yy=spline（x，y，XX）

這樣，您可以得到每個(gè)XX

繪圖（x，y）

你可以看到圖片

]但是根據(jù)我目前的知識(shí)，我無(wú)法得到這個(gè)函數(shù)。

我們只能使用擬合方法

>>P=polyfit（x，y，2）%二項(xiàng)式擬合，其中二次P的三個(gè)值是系數(shù)

>>yy=polyval（P，x）]>>plot（x，YY）

擬合函數(shù)是-0.0536x^20.832x Let f（x，y） =B1*x~B2*x*y B3*y~B4*x~B5*y B6可以通過(guò)Matlab的regression（）函數(shù)或自定義函數(shù)進(jìn)行擬合。regression（）函數(shù)的格式為[b，bind，R，rint，stats]=regression（y，x）b——參數(shù)估計(jì)，擬合函數(shù)系數(shù)，bint——b的置信區(qū)間，R——?dú)埐钕蛄?，檢驗(yàn)值與擬合值之差，rint——R的置信區(qū)間，stats——檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，置信度，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量，P值，Y——因變量觀測(cè)值，X——自變量觀測(cè)值。根據(jù)提供的數(shù)據(jù)，B1=0b2=-1734024.851b3=-31661318.71b4通過(guò)擬合得到=3785724.073B5=9670754.012B6=-512586.098