三次样条插值的Matlab实现 如果三次样条插值没有边界条件，最常用的方法，就是采用非扭结（not-a-knot）条件。这个条件强迫第1个和第2个三次多项式的三阶导数相等。对最后一个和倒数第2个三次多项式也做同样地处理。 Matlab中三次样条插值也有现成的函数： y=interp1(x0,y0,x,'spline')； y=spline(x0,y0,x)； pp=csape(x0,y0,conds), pp=csape(x0,y0,conds,valconds)，y=ppval(pp,x)。 其中x0,y0是已知数据点，x是插值点，y是插值点的函数值。

关于三次样条插值，C++代码实现。是通过一系列形值点的一条光滑曲线，数学上通过求解三弯矩方程组得出曲线函数组的过程。

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样条自适应滤波matlab代码，对应论文Nonlinear_spline_adaptive_filtering

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提出了均匀三次B-spline曲线反算的快速算法。在Matlab中编程实现，大大降低了程序的复杂性，提高了运算效率，并使重构所得曲线的两个端点处曲率不为零，满足了一阶连续，并给出了应用实例。

用于函数估计的非参数方法大致上有三种：核方法、局部多项式方法、样条方法。 非参的函数估计的优点在于稳健，对模型没有什么特定的假设，只是认为函数光滑，避免了模型选择带来的风险；但是，表达式复杂，难以解释，计算量大是非参的一个很大的毛病。所以说使用非参有风险，选择需谨慎。 写论文时整理的，