griddata函数功能介绍
功能 数据格点
(1)ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)
用二元函数z=f(x,y)的曲面拟合有不规则的数据向量x,y,z。griddata 将返回曲面z
在点（XI,YI）处的插值。曲面总是经过这些数据点（x,y,z）的。输入参量（XI,YI）通常是规则的格点（像用命令meshgrid
生成的一样）。XI 可以是一行向量，这时XI 指定一有常数列向量的矩阵。类似地，YI
可以是一列向量，它指定一有常数行向量的矩阵。
(2)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,xi,yi)
返回的矩阵ZI 含义同上，同时，返回的矩阵XI,YI 是由行向量xi 与列向量yi 用命令meshgrid 生成的。
(3)[XI,YI,ZI] = griddata(.......,method)
用指定的算法method 计算：
‘linear’：基于三角形的线性插值（缺省算法）；
‘cubic’： 基于三角形的三次插值；
‘nearest’：最邻近插值法；
‘v4’：MATLAB 4 中的griddata 算法。
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请教Matlab的griddata的用法
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.,method,options) 说明： ZI = griddata(x.,method) [.....,ZI] = griddata(x,y,z,XI..] = griddata(.,XI,YI) 调整形如z = f(x,y)的曲面.MATLAB散乱点插值函数 griddata函数 语法： ZI = griddata(x,z,YI) [.] = griddata(,y,y,z,XI,YI) [XI,YI
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ZI] = griddata(x,y,z,XI,method)[.......] = griddata(.,YI)[XI,YI..] = griddata(.,YI)[.请教Matlab的griddata的用法MATLAB散乱点插值函数griddata函数语法：ZI = griddata(x,y,z,XI
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matlab二维插值--interp2与griddata from
1. meshgrid
meshgrid用于从数组a和b产生网格。生成的网格矩阵A和B大小是相同的。它也可以是更高维的。
[A,B]=Meshgrid(a,b)生成size(b)Xsize(a)大小的矩阵A和B。它相当于a从一行重复增加到size(b)行，把b转置成一列再重复增加到size(a)列。因此命令等效于：
A=ones(size(b))*a;B=b'*ones(size(a))
如下所示：
&& a=[1:2]
&& b=[3:5]
&& [A,B]=meshgrid(a,b)
&& [B,A]=meshgrid(b,a)
3&4&53&4&5
1&1&12&2&2
interp1&&一维数据插值函数
一维数据插值。该函数对数据点之间计算内插值，它找出一元函数f(x)在中间点的数值，其中函数表达式由所给数据决定。
yi=interp1(x,Y,xi)：返回插值向量yi，每一元素对应于参量xi，同时由向量X与Y的内插值决定。参量x 指定数据Y的点。若Y为一矩阵，则按Y的每列计算。yi是阶数为length(xi)*size(Y,2)的输出矩阵。
yi=interp1(Y,xi)：假定x=1:N，其中N为向量Y的长度，或者为矩阵Y的行数。
yi=interp1(x,Y,xi,method)：用指定的算法计算插值。nearest为最近邻点插值，直接完成计算；linear为线性插值（默认方式），直接完成计算；spline为三次样条函数插值。
yi=interp1(x,Y,xi,method,'extrap')：对于超出x范围的xi中的分量将执行特殊的外插值法extrap。
yi=interp1(x,Y,xi,method,extrapval)：确定超出x范围的xi中的分量的外插值extrapval，其值通常取NaN或0。
interp2函数&&二维数据内插值
完成二维的数据插值。
ZI=interp2(X,Y,Z,XI,YI)：返回矩阵ZI，其元素包含对应于参量XI与YI（可以是向量、或同型矩阵）的元素。用户可以输入行向量和列向量Xi与Yi，此时，输出向量Zi与矩阵meshgrid(xi,yi)是同型的。同时取决于由输入矩阵X、Y与Z确定的二维函数Z=f(X,Y)。
ZI=interp2(Z,XI,YI)：默认地，X=1:n、Y=1:m，其中[m,n]=size(Z)。再按第一种情形进行计算。
ZI=interp2(Z,n)：作n次递归计算，在Z的每两个元素之间插入它们的二维插值，这样，Z的阶数将不断增加。interp2(Z)等价于interp2(z,1)。
ZI=interp2(X,Y,Z,XI,YI,method)：用指定的算法method计算二维插值。linear为双线性插值算法（默认算法），nearest为最临近插值，spline为三次样条插值，cubic为双三次插值。
interp3函数&&三维数据插值
完成三维数据插值。
VI=interp3(X,Y,Z,V,XI,YI,ZI)：求出由参量X,Y,Z决定的三元函数V=V(X,Y,Z)在点（XI,YI,ZI）的值。参量XI,YI,ZI是同型阵列或向量。若向量参量XI,YI,ZI是不同长度、不同方向（行或列）的向量，这时输出参量VI与Y1,Y2,Y3为同型矩阵。Y1,Y2,Y3为用函数meshgrid(XI,YI,ZI)生成的同型阵列。若插值点(XI,YI,ZI)中有位于点（X,Y,Z）之外的点，则相应地返回特殊变量值NaN。
VI=interp3(V,XI,YI,ZI)：默认地，X=1:N，Y=1:M，Z=1:P，其中，[M,N,P]=size(V)，再按上面的情形计算。
VI=interp3(V,n)：作n次递归计算，在V的每两个元素之间插入它们的三维插值。这样，V的阶数将不断增加。interp3(V)等价于interp3(V,1)。
VI=interp3(...,method)：用指定的算法method做插值计算。linear为线性插值（默认算法），cubic为三次插值，spline为三次样条插值，nearest为最邻近插值。
interpn函数&&n维数据插值
完成n维数据插值。
VI=interpn(X1,X2,...,Xn,V,Y1,Y2,..,Yn)：返回由参量X1,X2,..,Xn,V确定的n元函数V=V(X1,X2,..,Xn)在点（Y1,Y2,...,Yn）处的插值。参量Y1,Y2,...,Yn是同型的矩阵或向量。若Y1,Y2,...,Yn是向量，则可以是不同长度，不同方向（行或列）的向量。
VI=interpn(V,Y1,Y2,...,Yn)：默认地，X1=1:size(V,1),X2=1:size(V,2),...,Xn=1:size(V,n)，再按上面的情形计算。
VI=interpn(V,ntimes)：作ntimes递归计算，在V的每两个元素之间插入它们的n维插值。这样，V的阶数将不断增加。interpn(V)等价于interpn(V,1)。
3. griddata功能 数据格点格式(1)ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)用二元函数z=f(x,y)的曲面拟合有不规则的数据向量x,y,z。griddata 将返回曲面z 在点（XI,YI）处的插值。曲面总是经过这些数据点（x,y,z）的。输入参量（XI,YI）通常是规则的格点（像用命令meshgrid 生成的一样）。XI 可以是一行向量，这时XI 指定一有常数列向量的矩阵。类似地，YI 可以是一列向量，它指定一有常数行向量的矩阵。(2)[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,xi,yi)返回的矩阵ZI 含义同上，同时，返回的矩阵XI,YI 是由行向量xi 与列向量yi 用命令meshgrid 生成的。(3)[XI,YI,ZI] = griddata(.......,method)用指定的算法method 计算：&linear&：基于三角形的线性插值（缺省算法）；&cubic&： 基于三角形的三次插值；&nearest&：最邻近插值法；&v4&：MATLAB 4 中的griddata 算法。
4.&matlab二维插值--interp2与griddata
二者均是常用的二维差值方法，两者的区别是，interp2的插值数据必须是矩形域，即已知数据点（x,y)组成规则的矩阵，或称之为栅格，可使用meshgid生成。而griddata函数的已知数据点（X，Y）不要求规则排列，特别是对试验中随机没有规律采取的数据进行插值具有很好的效果。griddata(X,Y,XI,YI,'v4') v4是一种插值算法，没有具体的名字，原文称为&MATLAB 4 griddata method&，是一种很圆滑的差值算法，效果不错。X和Y提供的已知数据点，XI和YI是需要插值的数据点，一般使用meshgrid生成，当然也可以其他数据，但是那样绘图的时候就比较麻烦，不能使用mesh等，只能使用trimesh。
示例如下：
a=[3 3 1.53003 27 0.42105 17 0.59809 9 0.590013 25 0.447015 15 117 5 0.383021 21 0.310025 13 0.283027 3 0.282027 27 0.1200];x=a(:,1);y=a(:,2);z=a(:,3);xtemp=linspace(min(x),max(x),100);ytemp=linspace(min(y),max(y),100);[X,Y]=meshgrid(xtemp,ytemp);Z=griddata(x,y,z,X,Y,'v4');surf(X,Y,Z)shading interp
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
matlab的interp2二维数据内插值函数
interp2功能 二维数据内插值(表格查找)格式(1)ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI)返回矩阵ZI，其元素包含对应于参量XI 与YI(可以是向量、或同型矩阵) 的元素， 即Zi(i,j) &[Xi(i,j),yi(i,j)]。用户可以输入行向量和列向量Xi 与Yi，此时，输出向量Zi 与矩阵meshgrid(xi,yi)是同型的。同时取决于由输入矩阵X、Y 与Z 确定的二维函数Z=f(X,Y)。参量X 与Y 必须是单调的，且相同的划分格式，就像由命令meshgrid 生成的一样。若Xi与Yi 中有在X 与Y范围之外的点，则相应地返回nan(Not a Number)。Matlab中文论坛
(2)ZI = interp2(Z,XI,YI)缺省地，X=1:n、Y=1:m，其中[m,n]=size(Z)。再按第一种情形进行计算。(3)ZI = interp2(Z,n)作n 次递归计算，在Z 的每两个元素之间插入它们的二维插值，这样，Z 的阶数将不断增加。interp2(Z)等价于interp2(z,1)。
Matlab中文论坛
(4)ZI = interp2(X,Y,Z,XI,YI,method)用指定的算法method 计算二维插值：&linear&：双线性插值算法(缺省算法);&nearest&：最临近插值;&spline&：三次样条插值;&cubic&：双三次插值。book.iLoveMatlab.cn例11. &&[X,Y] = meshgrid(-3:.25:3);2. &&Z = peaks(X,Y);3. &&[XI,YI] = meshgrid(-3:.125:3);4. &&ZZ = interp2(X,Y,Z,XI,YI);5. &&surfl(X,Y,Z);6. &&surfl(XI,YI,ZZ+15)7. &&axis([-3 3 -3 3 -5 20]);shading flat《Simulink与信号处理》8. &&hold off复制代码例21. &&years = 0;2. &&service = 10:10:30;3. &&wage = [150.697 199.592 187.6254. 179.323 195.072 250.2875. 203.212 179.092 322.7676. 226.505 153.706 426.730www.iLoveMatlab.cn7. 249.633 120.281 598.243];8. &&w = interp2(service,years,wage,15,1975)复制代码插值结果为：1. w =2. 190.6288
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mesh(XI,YI)。griddata的用法ZI = griddata(x,y,z,XI:.25,1)*4-2;z = x.*exp(-x.^2-y,YI)griddata的实例rand('seed'; [XI,YI] = meshgrid(ti,ti);ZI = griddata(x,y,z,XI,0)x = rand(100,1)*4-2griddata（）——网格数据网格化和曲面拟合函数.^2);ti = -2:2; y = rand(100
采纳率：96%
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