1. x=0:2*pi;  
2. y=sin(x);  
3. xx=0:0.5:2*pi;  
4.   
5. %interp1对sin函数进行分段线性插值，调用interp1的时候，默认的是分段线性插值  
6. y1=interp1(x,y,xx);  
7. figure  
8. plot(x,y,‘o‘,xx,y1,‘r‘)  
9. title(‘分段线性插值‘)  
10.   
11. %临近插值  
12. y2=interp1(x,y,xx,‘nearest‘);  
13. figure  
14. plot(x,y,‘o‘,xx,y2,‘r‘);  
15. title(‘临近插值‘)  
16.   
17. %球面线性插值  
18. y3=interp1(x,y,xx,‘spline‘);  
19. figure  
20. plot(x,y,‘o‘,xx,y3,‘r‘)  
21. title(‘球面插值‘)  
22.   
23. %三次多项式插值法  
24. y4=interp1(x,y,xx,‘cubic‘);  
25. figure  
26. plot(x,y,‘o‘,xx,y4,‘r‘);  
27. title(‘三次多项式插值‘)  

(1)    Nearest方法速度最快，占用内存最小，但一般来说误差最大，插值结果最不光滑。

(2)    Spline三次样条插值是所有插值方法中运行耗时最长的，插值函数及其一二阶导函数都连续，是最光滑的插值方法。占用内存比cubic方法小，但是已知数据分布不均匀的时候可能出现异常结果。

(3)    Cubic三次多项式插值法中，插值函数及其一阶导数都是连续的，所以插值结果比较光滑，速度比Spline快，但是占用内存最多。

Matlab插值函数