我的原始数据是1000*120 double类型的脑电数据，从中间剔除了一些坏段后，目前的已有数据是1000*101 double类型的脑电数据，帮我写一段对这个数据进行线性插值的MATLAB代码。同时，我有点疑问，插值法的原理是什么？它是在数据的中间进行补充还是直接在末尾补充？他怎么知道我剔除了哪些坏段？

以下是对1000*101 double类型的脑电数据进行线性插值的MATLAB代码：

% 假设原始数据为data，插值后的数据为interpolated_data
data = load('data.mat'); % 加载数据
bad_segments = [2:5, 8:11]; % 假设剔除了2-5和8-11两个坏段
good_segments = setdiff(1:size(data, 2), bad_segments); % 获取好的数据段
interpolated_data = zeros(size(data, 1), size(data, 2)); % 初始化插值后的数据
for i = 1:size(data, 1)
    good_data = data(i, good_segments); % 获取好的数据
    bad_data = data(i, bad_segments); % 获取坏的数据
    x = good_segments; % x轴数据
    xq = bad_segments; % x轴上需要插值的点
    vq = interp1(x, good_data, xq, 'linear'); % 线性插值
    interpolated_data(i, :) = data(i, :); % 先将所有数据复制到插值后的数据中
    interpolated_data(i, bad_segments) = vq; % 将插值后的数据替换坏的数据
end

关于插值法的原理：插值法是一种利用已知数据点去估计未知数据点的方法。它的基本思想是假设已知数据点之间的函数关系，利用这个函数关系去推测未知数据点的取值。插值法的目标是在已知数据点的区间内，用一个函数f(x)去逼近这些点，从而得到在该区间内未知点的近似值。常用的插值方法有线性插值、拉格朗日插值和样条插值等。

插值法的补充是在数据的中间进行，即在已知数据点之间寻找未知数据点的取值。如果在末尾补充数据，这被称为外推。

关于如何知道哪些数据是坏数据，这需要根据具体的数据处理方式来确定。在这里，我们假设已经知道了哪些数据是坏的，并将其从原始数据中剔除。