MATLAB中的插值函数griddata格式解析及应用讲解PPT

MATLAB中的插值函数griddata格式为：cz = griddata(x, y, z, cx, cy, 'method')。该函数用于对散点数据进行插值计算。其中，cx为行向量，cy为列向量。可选的插值方法包括：'nearest'（最邻近插值）、'linear'（双线性插值）、'cubic'（双三次插值）以及MATLAB提供的默认插值方法。使用时，根据具体需要选择合适的方法进行数据插值。

函数法（struct函数）的基本格式如下：struct_name=struct('field1',value1, 'field2',value2,...)，或者可以采用扩展格式：struct_name=struct('field1',{value1}, 'field2',{value2},...)。例如，定义一个学生信息结构体：student=struct('number','0901001','name','李丽','sex','女','age','19','class','01','department','09')。在创建结构体时，如果某个域没有值，应赋予空值；若多个元素域值相同，可一次

使用函数interp1进行一维插值，支持多种插值方法包括最近邻、线性、三次样条和FFT插值。MATLAB在这些技术上提供了强大的支持。

我整合了一个新的插值函数，专门针对线性插值进行了优化。这个函数比原版快得多，并且在处理边界值时扩展而不是返回NaN。与MATLAB内置函数的不同之处在于，它在查询值恰好在节点上时不会受到邻近节点的影响。这个函数还支持2D和3D插值，并且改变了X/Y参数的顺序以适应不同的需求。虽然这个函数很简单，但我相信它会为您的工作带来便利。

MATLAB提供的数据拟合函数表cfit可用于生成拟合目标，支持库模型、自定义模型、平滑样条或内插方法。fitoptions用于生成或修改拟合选项，fittype用于定义拟合形式。cflibhelp提供库模型、三次样条和内插方法等信息。disp显示曲线拟合工具的详细信息，get可返回拟合曲线的属性，set用于修改拟合曲线的显示属性。

Matlab中的inv函数在kLA库中提供了重要的线性代数功能。该函数通过计算矩阵的逆来支持多种数学运算，例如创建零矩阵、单位矩阵和列清单。虽然设计目标是提高代码的效率和准确性，但使用者应理解其数据访问和操作的局限性。

图10.4展示了空间插值分类示意图，介绍了确定性插值方法，如反距离加权插值法，用于研究区域内部的相似性，以及基于平滑度的径向基函数插值法。地统计插值方法（例如克里格法）则利用已知样点的统计特性，量化这些点之间的空间自相关。

实验目的：掌握用数学软件包求解插值问题。实验内容：1. 了解插值的基本内容。[1] 一维插值[2] 二维插值[3] 实验作业

多维多项式插值和逼近工具 - polymake.m 用于计算多项式插值系数。polyeval.m 用于计算给定点的多项式值。polycomb.m 提供支持功能。pexample.m 包含简单的示例。详细信息，请参阅示例文件pexample.m 或查看函数polymake.m 的帮助文本。