excel二维线性插值(二维线性插值法)

1. 二维线性插值法

MATLAB 提供了 interp1(x,y,xq,'Method')函数命令可以进行一维插值，其中一维插值有四种常用的方法，也就是 ‘Method’ 可以选择邻近点插值Nearest，线性插值Linear，三次样条插值Spline和立方插值Pchip。

2. 二维线性插值法怎么理解

书上说(计算方法引论): LAGRANGE适用于理论应用,HERMITE多用于计算,牛顿插值两者皆可.带导数的插值使插值函数更为密贴 ，优点明显 。

实用中分段低次插值以低代价而获得较好的收敛性质，特别像 三次样条函数插值，是具有一阶、二阶导数的收敛性质，因而极受欢迎，广为应用 。分段线性插值 光滑性差些,但是整体逼近F(X)比较好. 汗,什么都还给老师了 ...

3. 二维线性插值计算公式

双向插值指利用某一个函数来计算出2个或更多的值之间的值，最简单的比如算术平均数(x+y)/2就是x,y的线性插值

4. 二维线性插值法计算公式

1.在excel表格中输入(或计算出)两组数据x,y。

2.将两组数据x,y绘图(图表类型选用xy散点图)。

3.鼠标右键点击曲线，选择添加趋势线。

4.在择添加趋势线中，类型中选用线性，选项中选项显示公式和显示r平方值两项（√）后就会自动进行线性回归计算了。

5. 一维线性插值

1.在excel表格中输入(或计算出)两组数据x,y。

2.将两组数据x,y绘图(图表类型选用xy散点图)。

3.鼠标右键点击曲线，选择添加趋势线。

4.在择添加趋势线中，类型中选用线性，选项中选项显示公式和显示r平方值两项（√）后就会自动进行线性回归计算了。

6. 二维线性插值算法

图像放大时，像素也相应地增加，增加的过程就是“插值”程序自动选择信息较好的像素作为增加的像素，而并非只使用临近的像素，所以在放大图像时，图像看上去会比较平滑、干净。不过需要说明的是插值并不能增加图像信息。通俗地讲插值的效果实际就是给一杯香浓的咖啡兑了一些白开水。 ★ 常见的插值方法及其原理

1. 最临近像素插值：图像出现了马赛克和锯齿等明显走样的原因。不过最临近插值法的优点就是速度快。

2. 线性插值（Linear）：线性插值速度稍微要慢一点，但效果要好不少。所以线性插值是个不错的折中办法。

3. 其他插值方法：立方插值，样条插值等等，它们的目的是试图让插值的曲线显得更平滑，为了达到这个目的，它们不得不利用到周围若干范围内的点，不过计算量显然要比前两种大许多。 在以上的基础上，有的软件还发展了更复杂的改进的插值方式譬如S-SPline、Turbo Photo等。它们的目的就是使边缘的表现更完美。

7. 三维线性插值公式

，即插值法。从要求的数在不在边界来看，有内插和外插两种；而从具体的算法看，又有线性插值和非线性插值。

插值的具体算法有很多，适用于不同的问题和精度要求。一般查数学物理用表，要求不高的话，可以用简单的线性内插值。

线性内插值方法是：设要查的关系是y = f(x)，要查在x = x0点的数。但已知f(x1)和f(x2)，其中x1 < x0 < x2。我们可以假设函数f(x)在x1到x2这一小段的图像是直线，那么在x0点的值就可以解直线方程

( f(x0) - f(x1) ) / (x0 - x1) == ( f(x2) - f(x1) ) / (x2 - x1)

得到。

即有

f(x0) = ((x0 - x1) / (x2 - x1)) * ( f(x2) - f(x1) ) + f(x1)

这就是所要求的插值点。

8. 多维线性插值

一、适用情况不同

t检验一般适用于两组，所以在多维的情况下，不适用t检验，而F检验可以判定多组、一组多变量和多组间有交互（单因素、协方差、双因素无重复、双因素有重复等），然后在通过两两比较进行分析，用duncan和tukey等方法去判定，F检验的范围要大的多。

二、条件不同

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证t检验的前提是方差齐，只有方差齐了，t检验的结果才反应两组数据的是否有差异，否则如果方差不齐的话，会把组内的差异也考虑进去，所以判定的概率就更宽松。

而F检验其实就是看组间差异和组内差异的比较，所以本质上和t检验方差齐的概念相似。但是实际上在方差不齐的时候是无法进行t检验的，结果不具有统计学意义。

扩展资料

t检验有单样本t检验，配对t检验和两样本t检验。

1、单样本t检验：是用样本均数代表的未知总体均数和已知总体均数进行比较，来观察此组样本与总体的差异性。

2、配对t检验：是采用配对设计方法观察以下几种情形：两个同质受试对象分别接受两种不同的处理；同一受试对象接受两种不同的处理；同一受试对象处理前后。

F检验又叫方差齐性检验。在两样本t检验中要用到F检验。从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。若两总体方差相等，则直接用t检验，若不等，可采用t'检验或变量变换或秩和检验等方法。

其中要判断两总体方差是否相等，就可以用F检验。若是单组设计，必须给出一个标准值或总体均值，同时，提供一组定量的观测结果，应用t检验的前提条件就是该组资料必须服从正态分布；若是配对设计，每对数据的差值必须服从正态分布。

若是成组设计，个体之间相互独立，两组资料均取自正态分布的总体，并满足方差齐性。之所以需要这些前提条件，是因为必须在这样的前提下所计算出的t统计量才服从t分布，而t检验正是以t分布作为其理论依据的检验方法。

简单来说就是实用T检验是有条件的，其中之一就是要符合方差齐次性，这点需要F检验来验证。

9. 二维线性插值法matlab程序

方法一、用数据拟合工具箱 Curve Fitting Tool

打开CFTOOL工具箱。在matlab的command window中输入cftool，即可进入数据拟合工具箱。

输入两组向量x，y。

首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。

例如在命令行里输入下列数据:

x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33];

y = [0.012605; 0.013115; 0.016866; 0.014741; 0.022353; 0.019278; 0.041803; 0.038026; 0.038128; 0.088196];

数据的选取。打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的X data和Y data，选择刚才输入的数据，这时界面中会出现这组数据的散点图。

选择拟合方法，点击Fit

左侧results为拟合结果，下方表格为误差等统计数据。

方法二、用神经网络工具箱

1、打开神经网络工具箱，在command window内输入nftool，进入Neural fitting tool

2、导入数据，点击next，导入Inputs为x，Targets为y。

3、选择网络参数，点击next，选择训练集和测试集数量，点next，选隐藏层节点个数。

4、训练数据，点next，选train。

5、绘制拟合曲线，训练完成后电机plot fit

训练结果参数在训练完后自动弹出

神经网络工具箱可以用command写，请搜索关键字matlab 神经网络工具箱函数。

方法三、用polyfit函数写

polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。

调用方法：a=polyfit(xdata,ydata,n)，

其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 y=a1x^n+...+anx+a,共n+1个系数。

%例程A=polyfit(x,y,2);z=polyval(A,x);plot(x,y,'r*',x,z,'b')

方法四、自行写算法做拟合

请参考数值分析教科书，拟合、插值方法较多，算法并不复杂，灵活套用循环即可

10. 四维线性插值

一、竖直角：竖直角指在同一竖直面内一点到目标的方向线与水平线之间的夹角。

二、指标差：指标差是指测量学经纬仪读数系统误差，指垂直度盘读数指标的实际位置与正确位置之差。

三、竖直角的观测和计算：竖直角是通过仪器的竖直度盘（简称竖盘）来测定的。竖直度盘垂直固定在望远镜横轴的一端，其中心在横轴的中心上。当望远镜为了寻找目标，在竖直面内上下转动时，竖盘与望远镜一起转动。

1、将仪器安置在测站上，对中、整平，并量取仪器高。先以盘左位置瞄准目标，固定望远镜，然后转动望远镜微动螺旋，使十字丝的中丝（横丝）切目标于某位置（如为标尺，则读出中丝在尺上的读数；若照准的是觇标上的某个位置，则应量取该位置至地面点的高度），这就是目标高，亦叫觇标高。

2、转动指标水准管的微动螺旋，使水准管气泡居中，然后读取竖盘读数，并将读数记录在手簿中。

3、倒转望远镜，以盘右位置，瞄准目标的同一部位，与盘左时一样，读数并记录。这样就完成了一个测顺的观测。

四、指标差的观测和计算：当竖盘指标管水准器与竖盘读数指标关系不正确时，则望远镜视准轴水平时的竖盘读数相对于正确值90度（盘左）或270度（盘右）就有一个小的角度差x，称为竖盘指标差。

1、将仪器安置在稳定的检定装置四维工作台上，精密,整平后开机。

2、用望远镜分别在正镜和倒镜位置瞄准垂直角为正负10度左右的平行光管分划板，固定望远镜和照准部的制动螺旋，读取正镜读数；松开照准部和望远镜制动螺旋，调转望远镜和旋转照准部180度；

仍对准原目标，同前法再读取倒镜读数；若正镜读数+倒镜读数=360度，即表示竖盘无指标差；若不等于360度，则证明存在竖盘指标差。

3、指标差计算方法是（左盘读数＋右盘读数-360°）/2。

4、如果指标差小于15秒，则无需调整；如果大于15秒，则需进行调整。

扩展资料：

竖直角和指标差之间的关系：

当望远镜视线水平且竖盘指标水准管气泡居中时，竖盘指标线也应竖直（或水平），正好读出90°与270°或0°与180°。

但由于仪器构造上的原因及使用过程中的碰动，往往不能满足此条件，使指标发生偏移，并不指向90°的整倍数，而比90°的整倍数稍大或略小一个角值，比差值称为竖盘指标差表示。

这样，在测量竖直角时，读数中就含有竖盘指标差，因而必须采用适当的方法，消除指标差的影响。竖盘指标差对于同一台仪器在同一段时间内应是一个固定值，观测中采用盘左、盘右的方法虽然消除了指标差的影响；

但是由于观测误差的存在，使指标差发生变化，所以在计算时仍须算出该数值，以检查观测成果的精度。如果指标差的变化超过规范规定，就要重测。根据测量规范规定，J6级光学经纬仪竖盘指标差变化值应小于±25〞。