线性插值

分段线性插值代码，可用于计算给定范围内数据的插值。

我整合了一个新的插值函数，专门针对线性插值进行了优化。这个函数比原版快得多，并且在处理边界值时扩展而不是返回NaN。与MATLAB内置函数的不同之处在于，它在查询值恰好在节点上时不会受到邻近节点的影响。这个函数还支持2D和3D插值，并且改变了X/Y参数的顺序以适应不同的需求。虽然这个函数很简单，但我相信它会为您的工作带来便利。

光滑性的数学定义：若函数 (曲线) 具有连续的 k 阶导数，则称该曲线具有 k 阶光滑性。更高阶的光滑性意味着曲线更加平滑。 是否存在低次分段多项式实现高阶光滑性的方法？答案是肯定的，三次样条插值就是一个很好的例子。

MATLAB编程中的高效线性插值技术。通过优化，实现线性插值速度最多提升4倍。

lin_interp 函数从给定的值和变量名线性插值表值。

MATLAB代码自述文件（reduce-linear-interp1）专注于降低一维数据集的大小，以满足MATLAB中线性插值（interp1）的特定绝对误差容限。安装并下载项目代码：运行此命令可自动将项目文件添加到MATLAB路径，并打开示例。简便的方法是将文件直接拖入MATLAB命令窗口。INSTALL_RLI1提供了一些示例打开RLI1_examples，展示了如何通过减少原始X和Y数据集的大小，在保持线性插值的同时满足指定的绝对误差容限。主要算法是递归的，利用局部性质的线性插值。使用仅由三个点组成的线性插值检查端点和最接近中点的间隔的准确性。如果绝对误差小于指定的容限，则认为间隔是令人满意的并保存点。否则，将间隔分为两半，并根据最接近中点再次应用算法，直到满足条件。这种方法可能不会选择最少的点数，但效率极高，适用于任何数据集。与其他类似的断点减少方法相比，在处理大型或高度不规则的数据集时，效果更佳。

在MATLAB平台上，利用双线性插值技术实现了图像的任意倍数放大和缩小。

Matlab开发中，探索GPU在三维线性插值中的应用，同时优化打印机电源效率。

双线性插值函数描述了由空间二次曲面构成的数据片段。插值函数通过四个插值节点的函数值来确定四个系数，确保了插值结果的准确性和精度。该方法在数学建模和数据分析中具有重要应用。

该技术利用角点内的图像及单应矩阵H，将一个图像扭曲到另一个图像上。输入参数包括：frame（变形目标图像）、imgToEmbed（待扭曲图像）、H（单应矩阵）、cornerPts（角点坐标）。输出为warpedImg，即最终扭曲后的图像。使用示例：warpedImg=imwarp(markerImage, imageToEmbed, H, vector1)，其中vector1是均值点的坐标数组。这一技术成功实现了图像之间的精确扭曲。