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보간

그리딩된 데이터 보간과 산점 데이터 보간, 데이터 그리딩, 조각별 다항식

보간은 알려진 데이터 점 집합의 범위 내에 새 데이터 점을 추가하는 기법입니다. 보간을 사용하여 누락된 데이터를 채우고, 기존 데이터를 평활화하고, 예측 등을 수행할 수 있습니다. MATLAB^®에서의 보간은 그리드의 데이터 점과 산점 데이터에 대한 기법으로 나뉩니다.

함수

1차원 보간과 그리딩된 보간

`interp1`	1차원 데이터 보간(테이블 룩업)
`interp2`	meshgrid 형식의 2차원 그리딩된 데이터 보간(Interpolation)
`interp3`	meshgrid 형식의 3차원 그리딩된 데이터 보간(Interpolation)
`interpn`	ndgrid 형식의 1차원, 2차원, 3차원 및 N차원 그리딩된 데이터 보간
`griddedInterpolant`	그리딩된 데이터 보간(Gridded Data Interpolation)
`pchip`	조각별 3차 에르미트 보간 다항식(PCHIP)
`makima`	조각별 3차 에르미트 다항식 변형 보간
`spline`	3차 스플라인 데이터 보간
`ppval`	조각별 다항식 계산
`mkpp`	Make piecewise polynomial
`unmkpp`	Extract piecewise polynomial details
`padecoef`	시간 지연의 파데 근사
`interpft`	1차원 보간(FFT 방법)

그리드 생성

`ndgrid`	N차원 공간의 사각 그리드
`meshgrid`	2차원 그리드와 3차원 그리드

산점보간

`griddata`	2차원 또는 3차원 산점 데이터 보간하기
`griddatan`	N차원 산점 데이터 보간하기
`scatteredInterpolant`	2차원 또는 3차원 산점 데이터 보간하기

도움말 항목

그리딩된 샘플 데이터와 산점 샘플 데이터
그리딩된 데이터 세트와 산점 데이터 세트를 보간하는 방법 소개.
그리딩된 데이터 보간하기
균일한 간격의 축 정렬 데이터 세트 보간.
- 여러 개의 1차원 값 세트 보간하기
- 3차원 그리드에서 2차원 선택 항목 보간하기
산점 데이터 보간하기
scatteredInterpolant를 사용하여 산점 데이터 보간하기.
- 산점 데이터 외삽하기
- 특정 들로네 삼각분할(Delaunay Triangulation)을 사용한 보간

추천 예제

$그리딩된보간으로이미지를리샘플링하기$

그리딩된보간으로이미지를리샘플링하기

이 예제에서는griddedInterpolant를 사용하여 이미지의 픽셀을 리샘플링하는 방법을 보여줍니다. 이미지 리샘플링은 해상도와 크기를 조정하는 데 유용합니다. 이미지를 리샘플링하여 확대/축소 후에 픽셀을 평활화할 수도 있습니다.

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$크기가 서로 다른 데이터를 정규화하기$

크기가 서로 다른 데이터를 정규화하기

이 예제에서는 정규화를 사용하여griddata로 산점 데이터 보간 결과를 향상시키는 방법을 보여줍니다. 경우에 따라 정규화는 보간 결과를 향상시킬 수도 있지만, 해의 정확도에 좋지 않은 영향을 미칠 수도 있습니다. 정규화를 사용할지 여부는 보간되는 데이터의 특성에 따라 판단하시기 바랍니다.

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