什麼是單線性插值法?
線性插值法的解釋
線性插值是數學、計算機圖形學等領域廣泛使用的一種簡單插值方法假設我們已知座標(x0,y0)與(x1,y1),要得到[x0,x1]區間內某一位置x在直線上的y值。根據圖中所示，假設AB上有一點（x,y），可作出兩個相似三角形，我們得到（y-y0)/(y1-y0)=(x0-x)/(x0-x1)假設方程兩邊的值為α，那麼這個值就是插值係數—從x0到x的距離與從x0到x1距離的比值。由於x值已知，所以可以從公式得到α的值α=(x-x0)/(x1-x0)同樣，α=(y-y0)/(y1-y0)這樣，在代數上就可以表示成為：y = (1- α)y0 + αy1或者，y = y0 + α(y1 - y0)這樣通過α就可以直接得到 y。實際上，即使x不在x0到x1之間並且α也不是介於0到1之間，這個公式也是成立的。在這種情況下，這種方法叫作線性外插—參見 外插值。已知y求x的過程與以上過程相同，只是x與y要進行交換。雙線性插值，又稱為雙線性內插。在數學上，雙線性插值是有兩個變量的插值函數的線性插值擴展，其核心思想是在兩個方向分別進行一次線性插值。 假如我們想得到未知函數 f 在點 P = (x, y) 的值，假設我們已知函數 f 在 Q11 = (x1, y1)、Q12 = (x1, y2), Q21 = (x2, y1) 以及 Q22 = (x2, y2) 四個點的值。首先在 x 方向進行線性插值，然後在 y 方向進行線性插值。與這種插值方法名稱不同的是，這種插值方法並不是線性的，而是是兩個線性函數的乘積。線性插值的結果與插值的順序無關。首先進行 y 方向的插值，然後進行 x 方向的插值，所得到的結果是一樣的。
如何在excel中設線性插值法公式
TREND函數可以插值查詢，需要具體表格，以便編輯公式。歡浮到Excel技巧網發帖求助。
excel文檔 線性插值計算公式
在D28單元格輸入以下公式
=TREND(G28:G34,F28:F34,C28)
詳見附圖
線性插值是什麼？
插值（Interpolation），有時也稱為“重置樣本”，是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩。
“插值”最初是電腦的術語，現在引用到數碼圖像的處理上。即圖像放大時，像素也相應地增加，增加的過程就是“插值”程序自動選擇信息較好的像素作為增加的像素，而並非只使用臨近的像素，所以在放大圖像時，圖像看上去會比較平滑、乾淨。不過需要說明的是插值並不能增加圖像信息。通俗地講插值的效果實際就是給一杯香濃的咖啡兌了一些白開水。
★ 常見的插值方法及其原理
1. 最臨近像素插值：圖像出現了馬賽克和鋸齒等明顯走樣的原因。不過最臨近插值法的優點就是速度快。
2. 線性插值（Linear）：線性插值速度稍微要慢一點，但效果要好不少。所以線性插值是個不錯的折中辦法。
3. 其他插值方法：立方插值，樣條插值等等，它們的目的是試圖讓插值的曲線顯得更平滑，為了達到這個目的，它們不得不利用到周圍若干範圍內的點，不過計算量顯然要比前兩種大許多。
在以上的基礎上，有的軟件還發展了更復雜的改進的插值方式譬如S-SPline、Turbo Photo等。它們的目的就是使邊緣的表現更完美。
★ 評斷插值結果的好壞
第一個標準：走樣現象的輕重。放大圖像的時候，要看邊緣是否產生了鋸齒，縮小圖像的時候，看看是否有干擾條紋，邊緣是否平順。
第二個標準：邊緣是否清晰。
數據插值是什麼
在離散數據的基礎上補插連續函數，使得這條連續曲線通過全部給定的離散數據點。插值是離散函數逼近的重要方法，利用它可通過函數在有限個點處的取值狀況，估算出函數在其他點處的近似值。 早在6世紀，中國的劉焯已將等距二次插值用於天文計算。17世紀之後，I.牛頓，J.-L.拉格朗日分別討論了等距和非等距的一般插值公式。在近代，插值法仍然是數據處理和編制函數表的常用工具，又是數值積分、數值微分、非線性方程求根和微分方程數值解法的重要基礎，許多求解計算公式都是以插值為基礎導出的。 插值問題的提法是：假定區間[a，b］上的實值函數f（x）在該區間上 n＋1個互不相同點x0，x1……xn 處的值是f [x0］，……f（xn），要求估算f（x）在[a，b］中某點的值。其做法是：在事先選定的駭個由簡單函數構成的有n＋1個參數C0，C1，……Cn的函數類Φ(C0，C1，……Cn)中求出滿足條件P（xi）＝f（xi）（i＝0，1，…… n）的函數P(x)，並以P()作為f()的估值。此處f（x）稱為被插值函數，c0，x1，……xn稱為插值結(節)點，Φ(C0，C1，……Cn)稱為插值函數類，上面等式稱為插值條件，Φ（C0，……Cn）中滿足上式的函數稱為插值函數，R（x）＝ f（x）－P（x）稱為插值餘項。當估算點屬於包含x0，x1……xn的最小閉區間時，相應的插值稱為內插，否則稱為外插。 多項式插值 這是最常見的一種函數插值。在一般插值問題中，若選取Φ為n次多項式類，由插值條件可以唯一確定一個n次插值多項式滿足上述條件。從幾何上看可以理解為：已知平面上n＋1個不同點，要尋找一條n次多項式曲線通過這些點。插值多項式一般有兩種常見的表達形式，一個是拉格朗日插值多項式，另一個是牛頓插值多項式。 埃爾米特插值 對於函數f（x），常常不僅知道它在一些點的函數值，而且還知道它在這些點的導數值。這時的插值函數P（x），自然不僅要求在這些點等於f(x）的函數值，而且要求P（x）的導數在這些點也等於f（x)的導數值。這就是埃爾米特插值問題，也稱帶導數的插值問題。從幾何上看，這種插值要尋求的多項式曲線不僅要通過平面上的已知點組，而且在這些點（或者其中一部分）與原曲線“密切”，即它們有相同的斜率。可見埃爾米特插值多項式比起一般多項式插值有較高的光滑逼近要求。 分段插值與樣條插值 為了避免高次插值可能出現的大幅度波動現象，在實際應用中通常採用分段低次插值來提高近似程度，比如可用分段線性插值或分段三次埃爾米特插值來逼近已知函數，但它們的總體光滑性較差。為了克服這一缺點，一種全局化的分段插值方法——三次樣條插值成為比較理想的工具。見樣條函數。 三角函數插值 當被插函數是以2π為週期的函數時，通常用n階三角多項式作為插值函數，並通過高斯三角插值表出。 插值（Interpolation），有時也稱為“重置樣本”，是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩。有些相機使用插值，人為地增加圖像的分辨率。 插值：用來填充圖像變換時像素之間的空隙。 說道插值，還有0.618法插值，三點二次插值和二點二次插值。
Excel中的線性插值法該怎麼用啊？急急急，求高手進，解救一下學渣啊！
如果只有這兩組的話，=TREND(B2:B3,A2:A3,D2)
如果有好多組的話，公式複雜些，要先判斷X的範圍，再求。
線性插值法的近似法
線性插值經常用於已知函數 f 在兩點的值要近似獲得其它點數值的方法，這種近似方法的誤差定義為其中 p 表示上面定義的線性插值多項式根據羅爾定理，我們可以證明：如果 f 有二階連續導數，那麼誤差範圍是 正如所看到的，函數上兩點之間的近似隨著所近似的函數的二階導數的增大而逐漸變差。從直觀上來看也是這樣：函數的曲率越大，簡單線性插值近似的誤差也越大。
關於圖象處理的線性插值什麼意思
插值（Interpolation），有時也稱為“重置樣本”，是在不生成像素的情況下增加圖像像素大小的一種方法，在周圍像素色彩的基礎上用數學公式計算丟失像素的色彩。
“插值”最初是電腦的術語，現在引用到數碼圖像的處理上。即圖像放大時，像素也相應地增加，增加的過程就是“插值”程序自動選擇信息較好的像素作為增加的像素，而並非只使用臨近的像素，所以在放大圖像時，圖像看上去會比較平滑、乾淨。不過需要說明的是插值並不能增加圖像信息。通俗地講插值的效果實際就是給一杯香濃的咖啡兌了一些白開水。
★ 常見的插值方法及其原理
1. 最臨近像素插值：圖像出現了馬賽克和鋸齒等明顯走樣的原因。不過最臨近插值法的優點就是速度快。
2. 線性插值（Linear）：線性插值速度稍微要慢一點，但效果要好不少。所以線性插值是個不錯的折中辦法。
3. 其他插值方法：立方插值，樣條插值等等，它們的目的是試圖讓插值的曲線顯得更平滑，為了達到這個目的，它們不得不利用到周圍若干範圍內的點，不過計算量顯然要比前兩種大許多。
在以上的基礎上，有的軟件還發展了更復雜的改進的插值方式譬如S-SPline、Turbo Photo等。它們的目的就是使邊緣的表現更完美。
★ 評斷插值結果的好壞
第一個標準：走樣現象的輕重。放大圖像的時候，要看邊緣是否產生了鋸齒，縮小圖像的時候，看看是否有干擾條紋，邊緣是否平順。
第二個標準：邊緣是否清晰。