Interpolatiemethoden voor ontbrekende gegevenspunten

Interpolatie is een proces waarbij ontbrekende gegevenspunten tussen twee bekende gegevenssets worden gevonden. Het wordt gebruikt om de waarden van een functie te schatten op punten waar deze niet expliciet is gedefinieerd.

Er zijn verschillende methoden voor het interpoleren van gegevens, waaronder:

1. Lineaire interpolatie: bij deze methode wordt een rechte lijn getrokken tussen twee bekende punten en wordt deze verlengd tot het punt waar de gegevens ontbreken.
2. Polynomiale interpolatie: Deze methode omvat het fitten van een polynomiale curve op de bekende datapunten en het gebruiken ervan om de waarde van de functie op het ontbrekende punt te schatten. Spline-interpolatie: bij deze methode wordt een stuksgewijs functie gebruikt om de onderliggende functie te benaderen. De stuksgewijze functies worden gedefinieerd door de bekende datapunten en worden gebruikt om de waarde van de functie op het ontbrekende punt te schatten. Nearest Neighbor Interpolation: Deze methode omvat het vinden van het dichtstbijzijnde bekende datapunt bij het ontbrekende punt en het gebruiken van de waarde ervan als een schatting. Radiale basisfunctie-interpolatie: bij deze methode wordt een radiale basisfunctie gebruikt om de waarde van de functie op het ontbrekende punt te schatten. De radiale basisfunctie is een functie die snel vervalt naarmate de afstand tot het centrum groter wordt.
6. Wavelet-interpolatie: bij deze methode worden wavelet-functies gebruikt om de gegevens weer te geven en de ontbrekende waarden te interpoleren. Neurale netwerkinterpolatie: bij deze methode wordt een neuraal netwerk gebruikt om het onderliggende patroon in de gegevens te leren kennen en de ontbrekende waarden te interpoleren. Een curve aanpassen: Deze methode houdt in dat een curve wordt aangepast aan de bekende gegevenspunten en deze wordt gebruikt om de waarde van de functie op het ontbrekende punt te schatten. De keuze van de interpolatiemethode hangt af van de aard van de gegevens en de specifieke vereisten van het probleem. Sommige methoden zijn geschikter voor bepaalde soorten gegevens of problemen, en sommige methoden zijn mogelijk nauwkeuriger dan andere.