详细介绍了数据插值的基础数学原理，同时探讨了在Matlab中相关函数的应用。
数据插值方法的基础数学原理详解
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空间数据插值的原理
空间数据插值方法建立在空间相关性的基础之上，靠近的事物或现象越相似，反之则越不相关。这反映了事物/现象的空间依赖关系。
与经典统计建模不同，空间插值要求插值变量具有一定程度的空间自相关性，即既具有随机性，又具有结构性。区域内部随机且与位置无关，但在整体空间分布上呈现一定规律，因此无法使用简单的统计分析方法进行插值预测。
基于统计学假设，无论采用何种插值方法，样本点越多、分布越均匀，插值效果越好。
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MATLAB 插值方法合集
本源码合集提供基于 MATLAB 的五种插值方法：
线性插值
三次插值
三次样条插值
最邻近插值
分段三次 Hermite 插值
可用于解决多变量样本中的空值或零值插值问题。
插值思路：- 提取非空数据进行插值- 查找非空数据的行和列- 使用五种方法分别插值，结果赋值为 datanew1~5- 将插值结果替换到原始数据中- 判断插值结果是否为负
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