MATLAB曲线拟合的应用
matlab各类拟合曲线代码
标题：探索MATLAB中各类拟合曲线的代码应用在MATLAB中，拟合曲线是数据分析和模型建立中常用的技术之一。
通过拟合曲线，我们可以了解数据之间的关联性并建立预测模型，为进一步分析和应用数据奠定基础。
本文将深入探讨MATLAB中各类拟合曲线的代码应用，帮助读者更深入地理解该主题。
一、线性拟合曲线1. 使用MATLAB进行线性拟合曲线的代码示例在MATLAB中，使用polyfit函数可以进行线性拟合。
对一组数据点(x, y)进行线性拟合，代码如下：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3.5, 5, 7, 8.5];p = polyfit(x, y, 1);```其中，x为自变量，y为因变量，1表示进行一次线性拟合。
通过polyfit函数，可以得到线性拟合的系数p。
2. 线性拟合曲线的应用和特点线性拟合曲线适用于线性关系较为明显的数据，例如物理实验数据中的直线关系。
通过线性拟合，可以获得各项系数，对数据进行预测和建模。
二、多项式拟合曲线1. 使用MATLAB进行多项式拟合曲线的代码示例在MATLAB中，使用polyfit函数同样可以进行多项式拟合。
对一组数据点(x, y)进行二次多项式拟合，代码如下：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [1, 4, 9, 16, 25];p = polyfit(x, y, 2);```其中，x为自变量，y为因变量，2表示进行二次多项式拟合。
通过polyfit函数，同样可以得到多项式拟合的系数p。
2. 多项式拟合曲线的应用和特点多项式拟合曲线适用于数据中存在曲线关系的情况，通过选择合适的最高次数，可以灵活地拟合各种曲线形状。
三、非线性拟合曲线1. 使用MATLAB进行非线性拟合曲线的代码示例在MATLAB中，使用fit函数可以进行非线性拟合。
对一组数据点(x, y)进行指数函数拟合，代码如下：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2.1, 7.4, 16.1, 29.3, 48.2];f = fit(x', y', 'exp1');```其中，x为自变量，y为因变量，'exp1'表示进行指数函数拟合。
matlab拟合曲线并得到方程和拟合曲线
matlab拟合曲线并得到方程和拟合曲线1. 引言1.1 概述在科学研究和工程实践中，我们通常需要对实验数据或观测数据进行分析和处理。
拟合曲线是一种常用的数学方法，可以通过拟合已有的数据来找到代表这些数据的函数模型。
Matlab作为一款功能强大的数值计算软件，提供了多种拟合曲线的方法和工具，可以帮助用户快速高效地进行数据拟合并得到拟合方程和结果。
1.2 文章结构本文分为五个部分来介绍Matlab拟合曲线方法及其应用。
首先，在引言部分将概述文章的主要内容和结构安排；其次，在第二部分将介绍Matlab拟合曲线的原理，包括什么是拟合曲线、Matlab中常用的拟合曲线方法以及其优缺点；然后，在第三部分将通过一个实例分析来具体讲解使用Matlab进行拟合曲线的步骤，并展示得到方程和拟合曲线的结果；接着，在第四部分将探讨不同领域中对于拟合曲线的应用场景，并给出相应案例研究；最后，在第五部分将总结已有研究成果，发现问题，并对Matlab拟合曲线方法进行评价和展望未来的研究方向。
1.3 目的本文的目的是介绍Matlab拟合曲线的原理、步骤以及应用场景，旨在帮助读者了解和掌握Matlab拟合曲线的方法，并将其应用于自己的科研、工程实践或其他领域中。
通过本文的阅读，读者可以了解到不同拟合曲线方法之间的区别和适用情况，并学习如何使用Matlab进行数据拟合并得到拟合方程和结果。
最终，读者可以根据自己的需求选择合适的拟合曲线方法，提高数据分析和处理的准确性和效率。
2. Matlab拟合曲线的原理2.1 什么是拟合曲线拟合曲线是一种通过数学方法，将已知数据点用一个连续的曲线来近似表示的技术。
它可以通过最小二乘法等统计学方法找到使得拟合曲线与数据点之间误差最小的参数。
2.2 Matlab中的拟合曲线方法在Matlab中，有多种方法可以进行拟合曲线操作。
其中常用的包括多项式拟合、非线性最小二乘法拟合和样条插值等。
- 多项式拟合：利用多项式函数逼近已知数据点，其中最常见的是使用一次、二次或高阶多项式进行拟合。
matlab曲线拟合函数并预测
Matlab曲线拟合函数并预测一、背景介绍（300-500字）在科学研究和工程领域，我们经常需要对实验数据进行分析和预测。
而Matlab作为一种强大的数学软件工具，提供了丰富的函数和工具，可以对实验数据进行曲线拟合和预测。
本文将介绍Matlab中的曲线拟合函数，并结合实际案例来展示如何使用这些函数进行数据分析和预测。
二、Matlab曲线拟合技术（800-1000字）1. 数据导入和处理在进行曲线拟合之前，我们首先需要将实验数据导入Matlab，并进行处理。
这包括数据的清洗、预处理以及数据结构的转换等。
Matlab提供了丰富的数据导入和处理函数，可以帮助我们快速地将实验数据准备好，以便进行后续的分析和拟合。
2. 曲线拟合函数在Matlab中，曲线拟合函数是实现曲线拟合的核心工具。
通过这些函数，我们可以根据实验数据的特征以及我们对拟合曲线的要求，选择合适的曲线模型，并进行拟合。
Matlab提供了多种曲线拟合函数，包括多项式拟合、指数拟合、对数拟合等，以满足不同需求的实验数据分析。
3. 曲线拟合参数估计除了选择合适的曲线模型外，曲线拟合还需要进行参数估计。
Matlab提供了丰富的参数估计函数，可以帮助我们对拟合曲线的参数进行准确的估计，从而得到最优的拟合结果。
4. 曲线拟合质量评价作为对曲线拟合结果的评价，我们需要进行拟合质量的评估。
Matlab提供了多种曲线拟合质量评价指标，包括均方差、决定系数等，可以帮助我们评估拟合结果的准确性和可靠性。
三、曲线拟合与预测实例分析（1200-1500字）以某种实验数据为例，我们通过Matlab进行曲线拟合和预测分析。
我们将实验数据导入Matlab，并进行预处理；选择合适的曲线模型进行拟合，并进行参数估计；我们评价拟合结果的质量，并得出结论；基于拟合曲线，我们进行预测分析，并与实际数据进行对比。
通过这个实例分析，我们可以更加深入地理解Matlab曲线拟合技术的应用和价值。
matlab 根据曲线拟合方程
【引言】曲线拟合是数学分析中一种常用的方法，通过数学模型对一系列数据点进行拟合，从而得到一个函数或曲线，使其能够很好地描述这些数据。
在工程、经济、物理、生物等领域中，曲线拟合都有着广泛的应用。
MATLAB作为一种强大的数学工具软件，提供了丰富的曲线拟合函数和工具箱，能够帮助用户实现各种复杂的曲线拟合任务。
本文将介绍MATLAB中的曲线拟合方程，并对其进行深入分析和讲解。
【一、曲线拟合的原理】1.1 数据拟合的概念在实际应用中，我们常常需要根据一系列给定的数据点，找到一个函数或曲线，使其能够很好地拟合这些数据。
这个过程就称为数据拟合。
曲线拟合是一种常用的数据拟合方法，通过拟合出的函数或曲线，我们可以进行数据的预测、趋势的分析等。
1.2 曲线拟合的方法在进行曲线拟合时，常用的方法包括线性拟合、多项式拟合、非线性拟合等。
线性拟合是最基本的拟合方法，它试图找到一条直线对数据进行拟合；多项式拟合则是试图通过一个多项式函数对数据进行拟合；非线性拟合是指通过非线性函数对数据进行拟合，可以拟合各种形状的曲线。
【二、MATLAB中的曲线拟合函数】2.1 polyfit函数MATLAB提供了polyfit函数，可以实现多项式拟合。
其语法为：p = polyfit(x, y, n)其中，x为自变量，y为因变量，n为多项式的次数，p为拟合出的多项式系数。
2.2 fit函数MATLAB的Curve Fitting Toolbox中提供了fit函数，可以实现各种曲线拟合，包括线性拟合、多项式拟合、指数拟合、幂函数拟合等。
其语法为：f = fit(x, y, 'type')其中，x为自变量，y为因变量，'type'为拟合的类型，f为拟合出的函数。
2.3 cftool工具MATLAB的Curve Fitting Toolbox还提供了cftool工具，可以通过可视化界面实现曲线拟合，用户可以方便地进行参数设定、拟合结果的可视化展示等操作。
如何使用MATLAB进行曲线拟合
如何使用MATLAB进行曲线拟合MATLAB是一种功能强大的数学软件，它提供了许多用于数据分析和曲线拟合的工具。
曲线拟合是一项常用的数学技术，它用于找到数据集中最符合实际情况的曲线。
在本文中，我们将探讨如何使用MATLAB进行曲线拟合，以及一些常见的曲线拟合方法。
在开始之前，让我们先了解一下曲线拟合的概念。
曲线拟合是通过将已知数据点拟合到合适的曲线上来预测未知数据点的技术。
它可以用于数据分析、模型建立、趋势预测等许多领域。
MATLAB提供了多种曲线拟合的方法，其中最常见的是最小二乘拟合。
最小二乘拟合是一种通过最小化观测数据的平方误差来确定参数的方法。
在MATLAB 中，可以使用"polyfit"函数进行最小二乘拟合。
该函数可以拟合多项式曲线和线性曲线。
例如，我们有一组数据点x和对应的y，我们想要拟合一个一次多项式曲线y= ax + b。
我们可以使用"polyfit"函数来找到最佳拟合，并返回系数a和b。
```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 3, 4, 5, 6];p = polyfit(x, y, 1);a = p(1);b = p(2);```在上面的代码中，"polyfit"函数的第一个参数是x值，第二个参数是y值，第三个参数是拟合多项式的阶数。
在这个例子中，我们使用一次多项式即阶数为1。
除了最小二乘拟合，MATLAB还提供了其他一些常用的曲线拟合方法，例如多项式拟合、指数拟合和对数拟合。
这些方法可以通过更改"polyfit"函数的第三个参数来使用。
另一个常用的曲线拟合方法是通过曲线拟合工具箱中的"fit"函数进行非线性拟合。
非线性拟合是指目标函数和参数之间是非线性关系的拟合。
与最小二乘拟合不同，非线性拟合能够拟合更复杂的曲线和模型。
例如，我们有一组数据点x和对应的y，我们想要拟合一个指数曲线y = ae^bx。
matlab中拟合曲线
在MATLAB 中拟合曲线可以使用fit 函数。
fit 函数可以对给定的数据进行拟合，返回拟合参数以及拟合结果的统计信息。
下面是一个简单的例子，假设我们有一组数据点(x1, y1), (x2, y2), ..., (xn, yn)，我们想要拟合一条直线方程y = ax + b，可以按照以下步骤进行操作：
1. 将数据点存储为一个向量，例如：
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 5 8 11 14];
2. 使用fit 函数进行拟合，例如：
p = fit(x', y', 'poly1');
其中，'poly1' 表示拟合模型为一次函数。
如果要拟合二次函数，可以使用'poly2'。
3. 查看拟合参数和结果：
f = p.a; a 是拟合系数
summary(p) 显示拟合参数和结果
summary(p) 可以显示拟合参数和结果的统计信息，例如标准误差、残差、拟合优度等。
除了一次函数和二次函数，MATLAB 还支持其他类型的拟合模型，例如三次函数、指数函数、对数函数等。
具体可以使用'polyN'、'expon'、'logistic'、'probit'、'nthf'、'spline'、'trend'、'bayes'、'gamfit' 等模型。
MATLAB曲线拟合与数据拟合方法
MATLAB曲线拟合与数据拟合方法数据拟合是数据分析中常用的一种方法，它可以帮助我们找到数据背后的规律和趋势。
而在数据拟合中，曲线拟合是一种常见而又强大的工具。
本文将介绍MATLAB中的曲线拟合与数据拟合方法，并探讨它们的应用和优点。
一、曲线拟合基础曲线拟合是通过数学模型将一系列数据点拟合成一个连续的曲线。
在MATLAB中，可以使用polyfit和polyval函数进行曲线拟合。
polyfit函数通过最小二乘法来拟合一个多项式曲线，并返回多项式的系数。
polyval函数则可以利用这些系数计算拟合曲线上的点的数值。
以一个简单的例子来说明曲线拟合的过程。
假设有如下一组数据点：x = [1, 2, 3, 4, 5]y = [2, 4, 6, 8, 10]我们可以使用polyfit函数将这些数据拟合成一个一次多项式曲线，代码如下：coefficients = polyfit(x, y, 1)fitted_curve = polyval(coefficients, x)其中，polyfit函数的第一个参数是自变量数据点，第二个参数是因变量数据点，第三个参数是多项式的次数。
在本例中，我们选择了一次多项式。
通过运行以上代码，我们可以得到一次多项式的系数为[2, 0]，即y = 2x。
然后，我们可以利用polyval函数计算得到的拟合曲线上的点的数值，得到拟合后的曲线上的五个点为[2, 4, 6, 8, 10]，与原始数据点非常接近。
二、数据拟合方法在实际应用中，数据可能不仅仅可以用一条曲线去拟合，可能需要使用更复杂的函数。
MATLAB中提供了多种数据拟合方法，下面介绍几种常用的方法。
1. 多项式拟合除了一次多项式拟合外，polyfit函数还可以用来进行更高次数的多项式拟合。
只需要将第三个参数设置为对应的次数即可。
但是需要注意的是，高次数的多项式容易过拟合，使得拟合曲线对噪声点过于敏感。
2. 幂函数拟合幂函数拟合是一种常见的非线性拟合方法。
matlab 数据 曲线拟合
matlab 数据曲线拟合全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Matlab是一款功能强大的数据分析和曲线拟合工具，广泛应用于科学研究、工程设计、金融分析等领域。
在实际工作中，我们经常需要对实验数据进行处理和分析，而曲线拟合是其中一个常见的操作。
本文将介绍在Matlab中如何进行数据曲线拟合，并通过实例详细说明其使用方法。
我们需要准备一组实验数据，这些数据通常是以表格的形式存储在Excel或文本文件中。
假设我们有一组随机产生的数据点，存储在一个文本文件中，每行包含一对(x, y)坐标。
我们可以通过Matlab的文件读取函数将这些数据导入到Matlab中，然后进行曲线拟合分析。
接下来，我们需要选择适合数据走势的拟合模型。
根据实际情况，可以选择线性函数、多项式函数、指数函数、对数函数等不同类型的拟合模型。
在Matlab中，使用`polyfit`函数可以进行多项式拟合，使用`expfit`函数可以进行指数拟合，使用`fit`函数可以进行其他自定义的拟合操作。
以多项式拟合为例，我们假设要对一组数据进行二次多项式拟合。
通过`load`函数读取数据文件，然后将数据分成两个数组`x`和`y`，分别表示x坐标和y坐标。
接下来，使用`polyfit`函数进行拟合操作，语法如下：```matlabp = polyfit(x, y, 2);````2`表示进行二次多项式拟合。
拟合结果会保存在向量`p`中，`p`的元素表示拟合多项式的系数。
完成拟合操作后，我们可以利用拟合结果绘制曲线图。
通过`polyval`函数，可以根据拟合结果生成拟合曲线的y坐标值，并与原始数据一起绘制在图上，以便进行对比和分析。
除了多项式拟合之外，Matlab还提供了许多其他灵活的拟合方法。
对于非线性数据，可以使用`fit`函数进行非线性拟合。
该函数允许用户根据实际数据特点选择不同的拟合模型，并进行参数估计和优化。
在实际应用中，曲线拟合是数据分析的重要环节之一。
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MATLAB曲线拟合的应用王磊品吴东新疆泒犨泰克石油科技有限公司新疆油田公司准东采油厂信息所摘要：1.阐述MATLAB数学分析软件的基本功能；2.对MATLAB在生产数据分析中的应用进行了研究,指出曲线拟合的基本方法；3.以实例阐明MATLAB与行业生产数据结合对生产数据进行分析的原理。
关键词：MATLAB；曲线拟合；插值1.引言在生产开发过程中,复杂的生产数据之间或多或少的存在着这样或者那样的联系,如何利用现今普及的计算机以及网络资源在最短的时间内找到这个联系,以指导我们的生产开发,这对于行业科研人员来说无疑是一个最为关心的问题。
MATLAB矩阵分析软件,自推出以来，已成为国际公认的最优秀的数学软件之一，其范围涵盖了工业、电子、医疗以及建筑等各个领域，以其强大的科学计算功能使众多科研机构纷纷采用。
为此，本文从介绍MATLAB软件开始，以实例讲述如何使用MATLAB对生产开发数据进行计算与分析，从而达到高效、科学指导生产的目的。
2.MATLAB简介MATLAB是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化数学软件。
由于使用编程运算与人进行科学计算的思路和表达方式完全一致，所以不象学习其它高级语言那样难于掌握，用Matlab编写程序犹如在演算纸上排列出公式与求解问题，所以又被称为演算纸式科学算法语言。
在这个环境下，对所要求解的问题，用户只需简单地列出数学表达式，其结果便以数值或图形方式显示出来。
MATLAB的含义是矩阵实验室（MATRIX LABORATORY），主要用于方便矩阵的存取，其基本元素是无须定义维数的矩阵。
自问世以来, 就是以数值计算称雄。
MATLAB进行数值计算的基本单位是复数数组（或称阵列），这使得MATLAB高度“向量化”。
经过十几年的完善和扩充，现已发展成为线性代数课程的标准工具。
由于它不需定义数组的维数，并给出矩阵函数、特殊矩阵专门的库函数，使之在求解诸如信号处理、建模、系统识别、控制、优化等领域的问题时，显得大为简捷、高效、方便，这是其它高级语言所不能比拟的。
美国许多大学的实验室都安装有供学习和研究之用。
MATLAB中包括了被称作工具箱（TOOLBOX）的各类应用问题的求解工具。
工具箱实际上是对MATLAB进行扩展应用的一系列 MATLAB函数（称为M文件），它可用来求解各类学科的问题，包括信号处理、图象处理、控制系统辨识、神经网络等。
随着 MATLAB版本的不断升级，其所含的工具箱的功能也越来越丰富，因此，应用范围也越来越广泛，成为涉及数值分析的各类工程师不可不用的工具。
MATLAB中包括了图形界面编辑GUI，改变了以前单一的“在指令窗通过文本形的指令进行各种操作的状况。
这可让使用者也可以像VB、VC、VJ、DELPHI等那样进行一般的可视化的程序编辑。
在命令窗口（matlab command window）键入simulink，就出现(SIMULINK) 窗口。
以往十分困难的系统仿真问题，用 SIMULINK只需拖动鼠标即可轻而易举地解决问题，这也是近来受到重视原因所在。
3.曲线拟合与插值在大量的应用领域中，人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。
对这个问题有两种方法。
在插值法里，数据假定是正确的，要求以某种方法描述数据点之间所发生的情况。
这种方法在下一节讨论。
这里讨论的方法是曲线拟合或回归。
人们设法找出某条光滑曲线，它最佳地拟合数据，但不必要经过任何数据点。
3.1.曲线拟合曲线拟合涉及回答两个基本问题：最佳拟合意味着什么？应该用什么样的曲线？当最佳拟合被解释为在数据点的最小误差平方和，且所用的曲线限定为多项式时，那么曲线拟合是相当简捷的。
数学上，称为多项式的最小二乘曲线拟合。
对各数据点距离求平方，并把平方距离全加起来，就是误差平方和。
这条虚线是使误差平方和尽可能小的曲线，即是最佳拟合。
最小二乘这个术语仅仅是使误差平方和最小的省略说法。
在MATLAB中，函数polyfit求解最小二乘曲线拟合问题。
» x=[0 .1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9 1]；» y=[-.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]；为了用polyfit，我们必须给函数赋予上面的数据和我们希望最佳拟合数据的多项式的阶次或度。
如果我们选择n=1作为阶次，得到最简单的线性近似。
通常称为线性回归。
相反，如果我们选择n=2作为阶次，得到一个2阶多项式。
现在，我们选择一个2阶多项式。
» n=2; %给定阶数» p=polyfit(x, y, n)%输出多项式向量polyfit输出一个多项式系数的行向量。
其解是y =-9.8108x2 +20.1293x-0.0317。
为了将曲线拟合解与数据点比较，让我们把二者都绘成图。
» xi=linspace(0, 1, 100);%生成100个点的行向量» z=polyval(p, xi);%计算在xi数据点的多项式值» plot(x,y,'o',x,y,xi,z,':')%绘图画出了原始数据x和y，用'o'标出该数据点，在数据点之间，再用直线重画原始数据，并用虚线画出多项式数据xi和z。
» xlabel('x'),ylabel('y=f(x)'),title('2阶曲线拟合')%标志多项式阶次的选择是由任意的。
两点决定一条直线或一阶多项式,三点决定一个平方或2阶多项式。
按此进行，n+1数据点唯一地确定n阶多项式。
于是，在上面的情况下，有11个数据点，我们可选一个高达10阶的多项式。
然而，高阶多项式给出很差的数值特性，人们不应选择比所需的阶次高的多项式。
此外，随着多项式阶次的提高，近似变得不够光滑，因为较高阶次多项式在变零前，可多次求导。
例如，选一个10阶多项式» pp=polyfit(x, y, 10)；» format short e» pp.'要注意在现在情况下，多项式系数的规模与前面的2阶拟合的比较。
还要注意在最小(-4.4700e-001)和最大(5.8233e+006)系数之间有7个数量级的幅度差。
将这个解作图，并把此图与原始数据及2阶曲线拟合相比较，让我们来看一下结果：» zz=polyval(pp, xi)；» plot(x, y, ' o ' , xi, z, ' : ' , xi, zz)» xlabel(‘x’),ylabel('y=f(x)'),title(' 2阶和10阶插值 ') 在下面的图3.1中，原始数据标以'o'，2阶曲线拟合是虚线，10阶拟合是实线。
注意，在10阶拟合中，在左边和右边的极值处，数据点之间出现大的纹波。
当企图进行高阶曲线拟合时，这种纹波现象经常发生。
根据图1，显然，点越多就越好的观念在这里不适用。
图1 2阶和10阶曲线拟合3.2.一维插值正如在前一节对曲线拟合所描述的那样，插值定义为对数据点之间函数的估值，这些数据点是由某些集合给定。
当人们不能很快地求出所需中间点的函数值时，插值是一个有价值的工具。
例如，当数据点是某些实验测量的结果或是过长的计算结果时，就有这种情况。
如曲线拟合一样，插值要作决策。
根据所作的假设，有多种插值。
而且，可以在一维以上空间中进行插值。
即如果有反映两个变量函数的插值，z=f(x, y)，那么就可在x之间和在y之间，找出z的中间值进行插值。
MATLAB在一维函数interp1和在二维函数interp2中，提供了许多的插值选择。
为了说明一维插值，考虑下面的问题:抽油机在从下行点走到上行点所经过的上行过程中油杆位移量与载荷量的关系。
假设抽油机油杆的运动从1米到4米位移均匀,我们在这段位移范围内均匀测量20个油杆的载荷数据。
数据存储在两个MATLAB变量中。
» s=linspace(1,4,20);%生成20个点的位移值,存入向量s» wellload=[22.31, 22.31, 22.61, 22.61, 22.91, 23.06, 23.35, 23.8, 24.4, 24.69, 24.99, 25.44, 27.07, 27.82, 28.56, 29.01, 30.05, 30.94, 32.28, 33.47]; %将20个点的载荷值存入向量wellload» plot(s,wellload,s,wellload,’o’)%绘制功图» title(' 功图 ')%添加标题» xlabel(' 位移'),ylabel('载荷')%添加坐标轴名称图2 在线性插值下功图曲线正如图2看到的，MATLAB画出了数据点线性插值的直线。
为了计算在任意给定位移的载荷值，我们可用函数interp1。
» t=interp1(s,wellload,1.36)%估算在1.36位移处的载荷值» t=interp1(s,wellload,[2.35,3.2,3.89])%三个位移值的载荷interp1的缺省用法是由interp1(x, y, xo)来描述，这里x是独立变量(横坐标)，y 是应变量(纵坐标)，xo是进行插值的一个数值数组。
另外，该缺省的使用假定为线性插值。
若不采用直线连接数据点，我们可采用某些更光滑的曲线来拟合数据点。
最常用的方法是用一个3阶多项式，即3次多项式，来对相继数据点之间的各段建模，每个3次多项式的头两个导数与该数据点相一致。
这种类型的插值被称为3次样条或简称为样条。
函数interp1也能执行3次样条插值。
如:» t=interp1(s,wellload,1.36, 'spline')%计算在1.36位移处的载荷值» t=interp1(s,wellload,[2.35,3.2,3.89],'spline')%三个位移值的载荷注意，样条插值得到的结果，与上面所示的线性插值的结果不同。
因为插值是一个估计或猜测的过程，应用不同的估计规则会得到不同的结果。
一个最常用的样条插值是对数据平滑。
也就是，给定一组数据，使用样条插值在更细的间隔求值。
如：（接前面的例子）» s1=1:0.1:4;%每0.1米位移估算一次载荷» load=interp1(s,wellload,s1,'spline');%用三次样条估算载荷» plot(s,wellload,'-',s,wellload,'+',s1,load)%绘图» title('功图')%添加标题» xlabel('位移'),ylabel('载荷')%添加坐标轴标题在图3中，虚线是线性插值，实线是平滑的样条插值，标有' + '的是原始数据。