线性插值法
空间插值的主流方法
空间插值的主流方法
1. 线性插值法：线性插值法是一种最常用的插值算法，它根据一个空间上两个点之间的线性关系，由前面一个点推算出后面一个点的值。
2. 样条插值法：样条插值法是一种改进的插值算法，它根据一个空间上两个点之间的等密度n次多项式曲线，由前面一个点推算出后面一个点的值。
3. Kriging插值法：Kriging插值法也是一种改进的插值算法，它是采用空间的不确定度的理论，以及空间相关数据带来的直观，由前几个群点预测出后面一个点的值。
双线性插值法（bilinearinterpolation）
双线性插值法（bilinearinterpolation）前⾯讲解了最近邻插值法缩放图像以及不⾜之处，本篇介绍另外⼀种插值法，介绍双线性插值法之前先介绍线性插值。
1. 线性插值 线性插值是指插值函数为⼀次多项式的插值⽅式，其在插值节点上的插值误差为零。
线性插值可以⽤来近似代替原函数，也可以⽤来计算得到查表过程中表中没有的数值。
如图所⽰现在已知y=f(x)的两个点坐标分别是（x0,y0），(x1,y1)，现在在区间(x0,x1)内给定任意x，如何求y，线性插值法采⽤图中红点的y值代替f(x)的y值。
假设x处的直线上的红点坐标为（x,Y），那么Y约等于y。
根据图可以得到公式：⽤y0，y1表⽰得到公式很好记，将分式看做权重系数。
2. 双线性插值法 双线性插值法也叫双线性内插，其核⼼思想是在两个⽅向分别进⾏⼀次线性插值。
双线性插值作为数值分析中的⼀种插值算法，⼴泛应⽤在信号处理，数字图像和视频处理等⽅⾯。
如坐标图所⽰，⽤横纵坐标代表图像像素的位置，f(x,y)代表该像素点(x,y)的彩⾊值或灰度值。
将图像放⼤或缩⼩，⽬的像素dst对应的原像素src中的坐标转换公式如下,公式很好理解，可参考上⼀章最近邻插值法。
srcX=dstX*(srcWidth/dstWidth) srcY=dstY*(srcHeight/dstHeight) 上式中，dstX与dstY为⽬标图像的某个像素的横纵坐标，dstWidth与dstHeight为⽬标图像的长与宽；srcWidth与srcHeight为原图像的宽度与⾼度。
srcX，srcY为⽬标图像在该点（dstX，dstY）对应的原图像的坐标。
现在假设⽬标图像的像素点(x’，y’)映射到原图像中是(x,y)，也就是图中的P点。
设Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2)、Q21 = (x2, y1) 、Q22 = (x2, y2)，图中Q11,Q12,Q21,Q22分别为距离P点的最近的四个点。
数据插值方法
数据插值方法
数据插值方法是用于填补数据缺失或缺失值的一种技术。
常用的数据插值方法包括：
1. 线性插值法（Linear Interpolation）：通过已知数据点之间
的直线，对缺失值进行估算。
2. 多项式插值法（Polynomial Interpolation）：使用多项式函
数来拟合已知数据点，进而求得缺失值。
3. 样条插值法（Spline Interpolation）：通过光滑的曲线来插值，可分为线性样条插值、二次样条插值等。
4. K近邻插值法（K-nearest neighbor Interpolation）：基于已
知数据点的距离进行插值，找出最近的K个数据点，并计算
插值值。
5. 拉格朗日插值法（Lagrange Interpolation）：使用拉格朗日
插值多项式来估算缺失值。
6. 牛顿插值法（Newton Interpolation）：使用牛顿插值多项式
来估算缺失值。
7. 分段插值法（Piecewise Interpolation）：根据已知数据点的
特征，将数据范围划分为多个区间，并在每个区间内进行插值计算。
以上是常用的数据插值方法，每种方法都有其适用的场景和优缺点，选择适合的插值方法需要考虑数据的特点以及具体需求。
线性插值法计算公式解析
线性插值法计算公式解析 LELE was finally revised on the morning of December 16, 2020线性插值法计算公式解析2011年招标师考试实务真题第16题：某机电产品国际招标项目采用综合评价法评标。
评标办法规定，产能指标评标总分值为10分，产能在100吨/日以上的为10分，80吨/日的为5分，60吨/日以下的为0分，中间产能按插值法计算分值。
某投标人产能为95吨/日，应得（）分。
A． B．8.75 C． D．分析：该题的考点属线性插值法又称为直线内插法，是评标办法的一种，很多学员无法理解公式含义，只能靠死记硬背，造成的结果是很快会遗忘，无法应对考试和工作中遇到的问题，对此本人从理论上进行推导，希望对学员有所帮助。
一、线性插值法两种图形及适用情形FFF2图一：适用于某项指标越低得分越高的项目评分计算，如投标报价得分的计算图二：适用于某项投标因素指标越高，得分越高的情形，如生产效率等二、公式推导对于这个插值法，如何计算和运用呢，我个人认为考生在考试时先试着画一下上面的图，只有图出来了，根据三角函数定义，tana=角的对边比上邻边，从图上可以看出，∠A是始终保持不变的，因此，根据三角函数tana，我们可以得出这样的公式图一：tana＝（F1-F2）/(D2-D1)=(F-F2)/(D2-D)＝（F1-F）/(D-D1)，通过这个公式，我们可以进行多种推算，得出最终公式如下F=F2+（F1-F2）*(D2-D)/ (D2-D1)或者F= F1-（F1-F2）*(D-D1)/(D2-D1)图二：tana＝（F1-F2）/(D2-D1)＝(F-F2)/ (D-D1)＝（F1-F）/(D2-D)通过这个公式我们不难得出公式：F= F2+（F1-F2）*(D-D1)/(D2-D1)或者F=F1-（F1-F2）*(D2-D)/(D2-D1)三：例题解析例题一：某招标文件规定有效投标报价最高的得30分，有效投标报价最低的得60分，投标人的报价得分用线性插值法计算，在评审中，评委发现有效的最高报价为300万元，有效最低的报价为240万元，某A企业的有效投标报价为280万元，问他的价格得分为多少分析，该题属于图一的适用情形，套用公式计算步骤：F=60+(30-60)/(300-240)*(280-240)=40例题二：某招标文件规定，水泵工作效率85%的3分，95%的8分，某投标人的水泵工作效率为92%，问工作效率指标得多少分分析：此题属于图二的适用情形，套用公式F＝3+（92%-85%）*（8-3）/（95%-85%）＝3+7/2＝。
插值法——线性分段插值
插值法——线性分段插值 1.插值函数%%分段线性插值function PLI = Piecewise_linear_interpolation(X,f,precision)[m,n] = size(X);a = min(X);b = max(X);X = sort(X);F = subs(f,X);for k = 1:n-1B = Basic_fun(X,k);I = B(1)*F(k)+B(2)*F(k+1);PLI{1,k} = [X(k),X(k+1)];PLI{2,k} = I;t{k} = X(k):(X(k+1)-X(k))/precision:X(k+1);T{k} = subs(I,t{k});Y_real{k} = subs(f,t{k});endfor k = 1:n-1t_((precision+1)*(k-1)+1:(precision+1)*k) = t{k};T_((precision+1)*(k-1)+1:(precision+1)*k) = T{k};Y_real_((precision+1)*(k-1)+1:(precision+1)*k)= Y_real{k};endh = figure;set(h,'color','w');plot(X,F,'r*',t_,T_,'g',t_,Y_real_,'b');xlabel('x shaft');ylabel('y shaft');legend('F：节点对应函数值','T：分段线性插值函数图像','Y_real：真实函数图像');title('分段线性插值');grid onend 2.基函数%%基函数，max(X)>k>0function BF = Basic_fun(X,k)X = sort(X);syms x;BF(1) = (x-X(k+1))/(X(k)-X(k+1));BF(2) = (x-X(k))/(X(k+1)-X(k));end 3.拟合值函数%%线性插值拟合值function LIV = Linear_interpolation_value(X,f,precision,x_value)[m,n] = size(X);a = min(X);b = max(X);X = sort(X);Answer = Piecewise_linear_interpolation(X,f,precision);for i = 1:n-1if x_value >= X(i) && x_value <= X(i+1)s = i;endendLIV{1,1} = '线性插值拟合值';LIV{2,1} = vpa(subs(Answer{2,s},x_value),6);LIV{1,2} = '真实值';LIV{2,2} = vpa(subs(f,x_value),6);LIV{1,3} = '误差';LIV{2,3} = abs(LIV{2,1}-LIV{2,2});end 4.例⼦clear allclcX = -5:1:5;syms x;f = - 0.08858*x^8 + 3.694*x^7 - 64.7*x^6 + 617.8*x^5 - 3490.0*x^4 + 11820.0*x^3 - 23150.0*x^2 + 23580.0*x - 9319.0; precision = 200;%%分段线性插值disp('分段线性插值');Piecewise_linear_interpolation(X,f,precision) 结果分段线性插值S =2×10 cell 数组列 1 ⾄ 4{1×2 double} {1×2 double} {1×2 double} {1×2 double} {1×1 sym } {1×1 sym } {1×1 sym } {1×1 sym }列 5 ⾄ 8{1×2 double} {1×2 double} {1×2 double} {1×2 double} {1×1 sym } {1×1 sym } {1×1 sym } {1×1 sym }列 9 ⾄ 10{1×2 double} {1×2 double}{1×1 sym } {1×1 sym }>> S{2,:}ans =(227077586881*x)/50000 + 37695704689/2500ans =(3983468847*x)/2000 + 60987657739/12500ans =(7723057429*x)/10000 + 30518164433/25000ans =(2518396259*x)/10000 + 4494858583/25000ans =(3136314129*x)/50000 - 9319ans =(465835271*x)/50000 - 9319ans =(422501*x)/10000 - 1113617/25000ans =4111433/25000 - (622509*x)/10000ans =- (271*x)/80 - 151661/12500ans =2072089/2500 - (10681481*x)/50000 图像如下。
计算方法 1.3 分段线性插值
x x x x i 1 i ˆ S ( x ) y y , x x x 1 i i 1 i i 1 x x x x i i 1 i 1 i 于是， S1 ( x ) 是在 [ a , b ] 上是连续函数。
x [xj , xj ] 1 x [xj, xj 1] 其他
2）在插值节点 x 0 上，插值基为：
2 ( x x ) l ( x ) x [ x ,x ] 0 0 0 1 B ( x ) 0 0 其他 3）在插值节点 x n 上，插值基为：
2 ( x x ) l ( x ) n n B ( x ) n 0
1
左，右连接起来！
x
j1
xj
x
j1
2 2 H ( x ) 1 2 l ( x ) l ( x ) y 1 2 l ( x ) l ( x ) y 3 j 1 j j j j 1 j 1 2 2 ( x x ) l ( x ) y ( x x ) l ( x ) y j j j j 1j 1 j 1
k axb
提示：类似于前面的误差估计。 几点说明：
1）只要节点间距充分小，插值法总能获得所要求的精度。 2）局部性。如果修改某个数据，则插值曲线仅在某个局部范围内受影响。
插值节点 x 上，取值为 0 .即 k,k j 1 lj (x k ) 0 k j k j
2 ）在每个小区间 [x 上，插值基 lj (x )都是线性函数 . i, x i 1]
基于以上两方面，我们观察
1
右 左
x
j1
各种插值法的对比研究
各种插值法的对比研究插值法是指通过已知数据点来估计两个数据点之间的未知数值。
在实际生活和科学研究中，经常会遇到需要插值的情况，例如气象预测、金融分析、图像处理等。
本文将对比介绍几种常见的插值方法，包括线性插值、多项式插值、样条插值和逆距离加权插值。
1.线性插值：线性插值是最简单的插值方法，假设两个数据点之间的值变化是线性的。
根据已知数据点的坐标和对应的值，通过线性方程推断两个数据点之间的值。
优点是计算简单快速，但缺点是对数据变化较快的情况下估计效果较差。
2.多项式插值：多项式插值假设两个数据点之间的值变化是一个多项式函数。
通过已知数据点的坐标和对应的值，使用多项式拟合方法求解多项式函数的系数，再根据该多项式求解两个数据点之间的值。
多项式插值可以准确拟合已知数据点，但在插值点较多时容易出现振荡现象，且对数据点分布敏感。
3.样条插值：样条插值是一种平滑的插值方法，通过构建分段连续的多项式函数来逼近整个数据集。
根据已知数据点的坐标和对应的值，通过求解一组多项式函数的系数，使得在相邻区间之间函数值连续，导数连续。
样条插值可以减少振荡现象，对于插值点密集的情况能更好地逼近原始数据。
4.逆距离加权插值：逆距离加权插值是一种基于距离的加权插值方法，根据已知数据点与插值点之间的距离，对每个已知数据点进行加权平均得到插值点的值。
该方法认为距离较近的数据点对插值结果的影响更大。
逆距离加权插值简单易用，对数据点的分布不敏感，但对于距离较远的数据点容易受到较大的干扰。
在实际应用中，选择合适的插值方法需要根据数据的特点和要求来决定。
若数据变化较简单、平滑，可以选择线性插值或多项式插值；若数据变化复杂，存在振荡现象，可以选择样条插值；若数据点分布较稀疏，可以选择逆距离加权插值。
此外，还有一些其他的插值方法，如Kriging插值、径向基函数插值等，它们根据不同的假设和模型进行插值，具有一定的特点和适用范围。
综上所述，对于选择合适的插值方法，需要根据具体问题和数据特点来综合考虑，结合不同方法的优缺点进行比较研究，以得到更准确和可靠的插值结果。
Excel应用大全如何计算插值？
Excel应用大全如何计算插值？SIMPLE HEADLINE插值法又称“内插法”，主要包括线性插值、抛物线插值和拉格朗日插值等。
其中的线性插值法是指使用连接两个已知量的直线，来确定在这两个已知量之间的一个未知量的值。
相当于已知坐标（x0, y0）与（x1, y1），要得到 x0 至 x1 区间内某一位置 x 在直线上的值，如图 5-51 所示。
Excel 中的 TREND 函数和FORECAST 函数都可以完成简单的线性插值计算。
图5-51线性插值法图示简单的插值计算简单的插值计算示例5-35线性插值法计算电阻值图5-52 所示，是某物体在不同温度下测得的电阻值，需要使用插值法预测在某个指定温度时的电阻值。
E2 单元格输入以下公式，计算结果为21.0562。
=TREND(B2:B5,A2:A5,D2) TREND 函数的作用是根据已知x 序列的值和y 序列的值，构造线性回归直线方程，然后根据构造好的直线方程，计算x 值序列对应的y 值序列。
函数语法为：TREND(known_y's,[known_x's],[new_x's],[const]) 第一参数指定已知关系y=mx+b 中的y 值集合。
第二参数指定已知关系y=mx+b 中的 x 值集合。
第三参数指定需要函数 TREND 返回对应 y 值的新 x 值。
第四参数是一个逻辑值，如果为 TRUE 或省略，b 将按正常计算。
如果为 FALSE，b 将被设为 0（零）。
图5-52插值法计算电阻值本例中，TREND 函数的 y 值集合为 B2:B5 单元格区域的电阻值，x 值集合为 A2:A5 单元格区域中的温度值，新 x 值为 D2 单元格中的温度值。
TREND 函数省略第四参数，最终以线性插值法计算出温度为-194 度时对应的电阻值。
使用以下公式也可实现相同的计算。
=FORECAST(D2,B2:B5,A2:A5) FORECAST 函数的作用是根据现有的x 值和 y 值，根据给定的 x 值通过线性回归来预测新的 y 值。
拉格朗日插值_逐次线性插值法 (2)
第二章 插值与拟合
例2.1 已知 100 10 , 121 11 , 利用线性插值求 y 115
解: 这里x0=100，y0=10，x1=121，y1=11, 利用线 性插值
x 121 x 100 L1 ( x) 10 11 100 121 121 100
第二章 插值与拟合
例1：已知x0=100, x1=121, x2=144, 求 f ( x)
x
在x=115时的近似值。
x 121 x 100 L1 ( x ) 10 11 100 121 121 100
x 144 x 121 ~ L1 ( x ) 11 12 121 144 144 121
为克服这一缺点，通常可用逐次线性插值方法求得高次插 值。例如在例2.1-2.1*中：
115 121 115 100 11 10.714 100 121 121 100 115 144 115 121 ~ 115 L1 (115) 11 12 10.739 121 144 144 121 115 L1 (115) 10
x x0 x x1 x x2 x x3 x x4
第二章 插值与拟合
例：已知 sin 1 , sin 1 , sin 3 6 2 4 2 3 2 分别利用 sin x 的1次、2次 Lagrange 插值和牛顿插 值计算 sin 50。
插值法的最简单计算公式
插值法的最简单计算公式全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：插值法是数值分析领域中常用的一种方法，它可以用来估计未知函数在给定点处的值。
插值法的基本思想是基于已知数据点，构建一个多项式函数来逼近未知函数的值。
在实际应用中，插值法常常被用来对离散数据进行平滑处理，或是用来预测未来的数据。
最简单的插值方法之一是线性插值法。
线性插值法假设未知函数在两个已知数据点之间是线性变化的，即可以通过这两个点之间的直线来估计未知函数在中间点处的值。
线性插值的计算公式如下：设已知数据点为(x0, y0)和(x1, y1)，要估计中间点x处的函数值y，则线性插值公式为：\[y = y0 + \frac{x - x0}{x1 - x0} * (y1 - y0)\]这个公式的推导比较简单，可以通过代入已知数据点计算出来。
如果已知数据点为(0, 1)和(2, 3)，要估计在x=1处的函数值，根据线性插值公式，计算如下：在x=1处的函数值为2。
线性插值法的优点是简单易懂，计算速度快，并且可以比较精确地估计函数值。
但是线性插值法的精度受限于已知数据点之间的线性关系，如果函数在两个数据点之间发生了急剧变化，线性插值法可能无法准确估计函数值。
除了线性插值法，还有许多其他更复杂的插值方法，如拉格朗日插值、牛顿插值、三次样条插值等。
这些方法在不同的情况下可以提供更精确的函数估计值，但也需要更复杂的计算步骤。
插值法是一种常用的数值分析方法，可以帮助我们更好地处理数据和预测未知函数的值。
在实际应用中，可以根据具体情况选取合适的插值方法来进行计算。
第二篇示例：插值法是一种用于估算未知数值的方法，它基于已知数据点之间的关系进行推断。
在实际应用中，插值法经常用于数据处理、图像处理、数学建模和预测等领域。
插值法的计算公式通常比较复杂，但是我们可以通过简化的方式来理解和计算插值结果。
最简单的插值方法之一是线性插值法。
在线性插值法中，我们假设已知数据点之间的关系是线性的，然后通过线性方程来估算未知点的数值。
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线性插值是数学、计算机图形学等领域广泛使用的一种简单插值方法。
假设我们已知坐标(x0,y0)与(x1,y1),要得到[x0,x1]区间内某一位置
x在直线上的值。
根据图中所示，我们得到（y-y0）(x-x0)/(y1-y0)(x1-x0) 假设方程两边的值为α，那么这个值就是插值系数—从x0到x的距离与从x0到x1距离的比值。
由于x值已知，所以可以从公式得到α的值α=(x-x0)/(x1-x0)
同样，α=(y-y0)/(y1-y0)
这样，在代数上就可以表示成为：
y = (1- α)y0 + αy1
或者，
y = y0 + α(y1 - y0)
这样通过α就可以直接得到 y。
实际上，即使x不在x0到x1之间并
且α也不是介于0到1之间，这个公式也是成立的。
在这种情况下，这种
方法叫作线性外插—参见外插值。
已知y求x的过程与以上过程相同，只是x与y要进行交换。
3. 2. 3 地形修正与插值
EH4 的理论基础是将大地看作水平介质作为基本假设,但实际的情况是:地形不是平坦的,同一个剖面的测点存在高程差,需要进行
地形修正。
修正的方法是用每个测点的实际高程作为二维反演.dat
文件该测点的第一个频点的高程,其它频点的高程相应做加减运算,形成修正后的. dat 文件。
同一测点,随着测深的增加,数据点变得越来越少,一般经过插值处理后,形成的图像更完美。
插值时采用两点间线性法。
对于深部没有数据的部分,可以采用外延法,即利用最深的两点的数据按线性关系,计算出深部未知点的电阻率值。