插值算法

A. 三种插值算法的时间复杂度

时间复杂度一样都是O(1)。时间复杂度指的是当问题规模增大时候，运算量以什么规律增长。对于计算一个插值点这个问题，无论数据点怎么增多，三个算法都不会发生运算量增长，每次插值都只在局部取固定数量的几个点而已，只不过有的简单有的复杂。

B. 工程常用算法作业 插值方法 C语言

2424

C. C++ 关于牛顿插值算法

高阶插值很容易震荡，所以一般建议用三阶样条插值，就是你认为理想的四点插值。
究竟用神马插值法，要分析数据的性质，而这往往比插值更难，所以常规就是样条插值。

D. 插值法的原理是什么，怎么计算

“插值法”的原理是根据比例关系建立一个方程，然后，解方程计算得出所要求的数据，

计算举例：假设与A1对应的数据是B1，与A2对应的数据是B2，现在已知与A对应的数据是B，A介于A1和A2之间，则可以按照（A1-A)/(A1-A2)=(B1-B)/(B1-B2)计算得出A的数值，其中A1、A2、B1、B2、B都是已知数据。

(4)插值算法扩展阅读：

Hermite插值是利用未知函数f(x)在插值节点上的函数值及导数值来构造插值多项式的，其提法为：给定n+1个互异的节点x0,x1，……,xn上的函数值和导数值求一个2n+1次多项式H2n+1(x)满足插值条件：

H2n+1(xk)=yk

H'2n+1(xk)=y'k k=0,1,2，……，n ⒀

如上求出的H2n+1(x）称为2n+1次Hermite插值函数，它与被插函数一般有更好的密合度。

★基本思想

利用Lagrange插值函数的构造方法，先设定函数形式，再利用插值条件⒀求出插值函数。

参考资料：插值法_网络

E. 在PS中哪里有插值算法

1、什么是差值？
插值方法（interpolation）是图像重新分布像素时所用的运算方法，也是决定中间值的一个数学过程。在重新取样时，photoshop会使用多种复杂方法来保留原始图像的品质和细节。
“邻近”的计算方法速度快但不精确，适用于需要保留硬边缘的图像，如像素图的缩放。
“两次线性”的插值方法用于中等品质的图像运算，速度较快。
“两次立方”的插值方法可以使图像的边缘得到最平滑的色调层次，但速度较慢。
“两次立方（较平滑）”在两次立方的基础上，适用于放大图像。
“两次立方（较锐利）”在两次立方的基础上，适用于图像的缩小，用以保留更多在重新取样后的图像细节。
2、差值预设
图像的“插值”预设——执行“编辑>首选项>常规”，设置图像“插值”预设，设定完成后，图像使用“自由变换”命令放大或缩小，都使用预设的“插值”方式。
改变图像大小——执行“图像>图像大小”命令，在“图像大小”对话框中可以设定改变该图像大小时所用的“插值”方式。

F. 插值法计算公式是什么

公式就是：Y=Y1+(Y2-Y1)×(X-X1)/(X2-X1)。

通俗地讲，线性内插法就是利用相似三角形的原理，来计算内插点的数据。

内插法又称插值法。根据未知函数f（x）在某区间内若干点的函数值，作出在该若干点的函数值与f（x）值相等的特定函数来近似原函数f（x），进而可用此特定函数算出该区间内其他各点的原函数f（x）的近似值，这种方法，称为内插法。

按特定函数的性质分，有线性内插、非线性内插等；按引数（自变量）个数分，有单内插、双内插和三内插等。

介绍：

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。线性插值相比其他插值方式，如抛物线插值，具有简单、方便的特点。

线性插值的几何意义即为概述图中利用过A点和B点的直线来近似表示原函数。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。

G. 插值法计算公式

将你假设的数字代入，得到方程
（69.65-▲Z）/（250-291）=（▲Z-69）/(291-300)
等式变换，化简，得到（▲Z-69）*41=9*（69.65-▲Z）
所以解得▲Z=69.117

H. matlab中插值算法interpft的原理是什么

先对样点序列进行傅立叶变换，在得到的频域序列中扩充采样点（补零），然后再反傅立叶变换，得到插值了的序列

I. 内插抽取算法

内插抽取算法基础：离散傅立叶变换

对于模拟信号的处理采用数字式方法，实现起来比较容易

J. 绘制不同插值算法（nearest、linear、cubic、spline）对peaks函数的插值效果图，

（nearest、linear、cubic、spline）对peaks函数的插值效果图，函数命令如下：

[xyz]=peaks(10);

mesh(x,y,z)

[xi,yi]=meshgrid(-3:.1:3,-3:.1:3);

n=interp2(x,y,z,xi,yi,'nearest');

l=interp2(x,y,z,xi,yi,'linear');

c=interp2(x,y,z,xi,yi,'cubic');

s=interp2(x,y,z,xi,yi,'spline');

subplot(2,2,1);mesh(xi,yi,n);

subplot(2,2,2);mesh(xi,yi,l);

subplot(2,2,3);mesh(xi,yi,c);

subplot(2,2,4);mesh(xi,yi,s);