想象一组具有给定 x 值（作为列向量）和几个 y 值组合在矩阵中的数据（列向量的行向量）。矩阵中的某些值不可用：
%% Create the test data
N = 1e2; % Number of x-values
x = 2*sort(rand(N, 1))-1;
Y = [x.^2, x.^3, x.^4, x.^5, x.^6]; % Example values
Y(50:80, 4) = NaN(31, 1); % Some values are not avaiable
现在我有一个用于插值的新 x 值的列向量。
K = 1e2; % Number of interplolation values
x_i = rand(K, 1);
我的目标是找到一种快速的方法来插入给定 x_i 值的所有 y 值。如果 y 值中有 NaN 值，我想使用缺失数据之前的 y 值。在示例情况下，这将是 中的数据Y(49, :)。
如果我使用interp1，我会得到 NaN 值，并且对于大型x和执行速度很慢x_i：
starttime = cputime;
Y_i1 = interp1(x, Y, x_i);
executiontime1 = cputime - starttime
另一种方法是interp1q，它大约快两倍。
什么是允许我修改的非常快速的方法？
可能的想法：
- 进行后处理
Y_i1以消除- 值NaN。 - 使用循环和 - 命令的组合
find始终使用邻居而不进行插值。