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9种缺失值插值算法Matlab代码 含三次样条插值、线性插值、Hermite插值等 使用该程序可以：（1）实现缺失数据插值；（2）对定义域外的样本点进行插值；（3）区分内插和外插，均可以选择不同的算法；（4）可以多个一维变量同时插值 y=f(x)是一维，z=f(x,y)是二维，以此类推，该代码仅适用一维变量 内插策略包括： 1：线性插值 2：最近邻点插值 3：下一个邻点插值 4：上一个邻点插值 5：保形分段三次插值 6：三次卷积插值 7：修正Akima三次Hermite插值 8：三次样条插值 9：插入固定值 外插策略包括： 1：使用与内插所用相同的方法来计算落在定义域范围外的点 2：为落在定义域范围外的点返回一个特定常量值 程序纯手写，可修改。 本程序已基于Matlab2021a测试好，包含测试数据，可以自行替换。 内含详细操作说明，操作简单替换数据即可。

数据缺失就像衣服破洞，不处理会漏风。今天带来的Matlab工具箱集成了九大插值绝活，从线性到三次样条，从保形分段到Hermite，专治各种数据缺失疑难杂症。

先丢个快速上手模板：

% 输入数据矩阵（n×m），n样本数，m变量数 x = [1;2;3;5;8]; y = [10, 20; NaN, 25; 30, NaN; 50, 40; 80, NaN]; % 调用插值核心函数 [filled_y, extrap_points] = InterpMissing(x, y,... 'IntMethod', 8, ... % 选三次样条内插 'ExtMethod', 2, ... % 外插返回固定值 'ExtConst', -999); % 外插默认值

瞧这参数配置：内插选8号三次样条走优雅曲线，外插直接甩出-999标记异常。输出结果filledy是补完的数值矩阵，extrappoints记录哪些点是外推出来的。

解剖代码关键部位：

% 核心循环段（简化版） for var_idx = 1:size(y,2) valid_mask = ~isnan(y(:,var_idx)); x_valid = x(valid_mask); y_valid = y(valid_mask,var_idx); % 内插引擎 interp_func = @(xx) do_interp(xx, x_valid, y_valid, int_method); % 外插策略选择 if ext_method == 1 final_func = interp_func; else final_func = @(xx) piecewise(xx, interp_func, ext_const); end % 批量处理 filled_y(:,var_idx) = final_func(x); end

这个循环暴力遍历每个变量，先筛有效数据再套插值函数。外插策略用匿名函数玩了个移花接木——当选择外插模式2时，自动把定义域外的点替换成指定常量。

想自定义插值方法？翻到函数文件约200行处：

function yi = akima_interp(x, xi, y) % 修正Akima插值核心算法 h = diff(x); delta = diff(y)./h; slopes = ... % 此处省略30行斜率计算 % Hermite型插值公式 t = (xi - x(k))./h(k); yi = y(k) + t.*(h(k).*slopes(k) + ... t.*(3*delta(k) - 2*slopes(k) - slopes(k+1)) + ... t.^2.*(slopes(k) + slopes(k+1) - 2*delta(k))); end

这段藏着Akima插值的灵魂——通过计算特殊斜率保证曲线平滑。参数t在0到1之间滑动，像拼积木一样把局部的三次多项式拼接起来。

测试数据实战效果：

原始温度序列在12:00和15:00缺失，用三次样条插值后生成连续曲线。外推部分（红色标记）明显延伸了自然趋势，而保形插值则在数据突变处保留棱角。特别适合传感器数据修复的场景。

自由定制TIP：

1. 在interp_methods.switch里添加自定义插值分支
2. 修改ExtrapolationHandler类实现新的外推策略
3. 并行加速：把for循环改成parfor提升多变量处理速度

这个工具箱就像瑞士军刀——打开就能用，但刀片还能自己打磨。需要源码的喊一嗓子，注意Matlab版本别太老，2021a实测稳如狗。下次见二维插值魔改版！