空间插值

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。

统计分析 3 2024-05-20

空间插值方法的综合分析与评估

空间插值方法的选择及其模型；探索性分析空间数据，包括均值、方差、协方差、独立性和变异函数的估计；评估内插结果；根据评估结果重新选择合适的内插方法；最终生成内插结果。

统计分析 3 2024-07-13

MATLAB牛顿插值代码——正向和反向插值详解

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

Matlab 0 2024-08-28

超越分段线性插值的平滑插值方法

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 5 2024-05-19

matlab经典全集（包含插值原始代码）B样条插值示例

matlab经典全集（包含插值原始代码）B样条插值示例

Matlab 2 2024-07-22

Kriging插值Matlab程序

此代码展示了Kriging插值在Matlab中的应用。

Matlab 2 2024-05-15

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

数据挖掘 3 2024-05-23

一维插值总结

一维插值是利用已知数据点构造函数，估算未知数据点的一种方法。在实际应用中广泛，例如图像重建、工程外观设计、数据分析等。 常见的插值方法包括： 拉格朗日插值：精度高但计算量大，受观测误差影响大。 分段线性插值：连续性低但收敛性好，计算量小。 三次样条插值：二阶导数连续，收敛性好，稳定性强。

算法与数据结构 6 2024-05-26

Fortran编写的插值脚本双线性或样条插值工具

丹麦科技大学教授设计的插值工具，使用Fortran编写并提供.exe可执行文件，操作简便高效。英文说明：用于在地理或UTM坐标下从网格中插值数值。样条插值在以'nsp' x 'nsp'点窗口内进行，通常nsp值设为8以保证插值质量。

算法与数据结构 2 2024-07-17

空间数据分析ArcGIS环境下的空间数据插值与统计

GIS/LIS数据库中的专题数据进行统计分析，包括属性数据的集中特征（平均数、中位数、众数）、离散特征（极差、离差、方差、标准差、变异系数）、以及数学期望和频数、频率的统计。

统计分析 2 2024-07-15