主要内容
栅格坦
插入N-D分散数据
描述
例子
适合高度面
插入4-D疏散数据集并可视化内插数据的3-D ISOSurface。
创建一个分散的样本点。
RNG（'默认'）x = 2 * rand（[5000 3]） - 1;y = sum（x ^ 2,2）;
创建x，y和z网格，用作3-d一组查询点，并在这些点内插入分散的数据。
d = -0.8：0.05：0.8;[y0，x0，z0] = ndgrid（d，d，d）;xi = [x0（:) y0（:) z0（:)];yi = griddatan（x，y，xi）;
由于难以可视化4-D数据集，因此使用0.8的异度面以可视化插值结果。
yi =重塑（yi，size（x0））;p =贴片（Isosurface（x0，y0，z0，yi，0.8））;等式运动（x0，y0，z0，yi，p）p.facecolor ='蓝色的';p.edgecolor ='没有任何';查看（3）轴平等的凸灯照明ph
最近的邻插值
在3-D数据集上使用最近的邻插值。
创建示例3-D数据集。矩阵X包含XYZ.观察到的数据的位置，和V.包含（随机生成的）观察到的数据。这种类型的数据集可以表示这些位置的海水中的氧水平。
x = [rand（100,1）rand（100,1）rand（100,1）];v = rand（100,1）;
使用最近的邻插值以近似某些查询点对底层函数的值。
[xx，yy，zz] = meshgrid（0.2：0.025：0.8）;xq = [xx（:)yy（:) zz（:)];Vq = griddatan（x，v，xq，'最近'）;
在样本点位置顶部的结果绘制切片。
VQ = REPAPE（VQ，大小（XX））;plot3（x（：，1），x（:,2），x（:,3），'r *'） 抓住上切片（XX，YY，ZZ，VQ，[0.2 0.4 0.6 0.8]，0.5,0.5）
输入参数
输出参数
尖端
使用不实际
栅格坦对于高于约6-D的尺寸的插值，因为底层三角测量所需的内存随着尺寸的数量呈指数呈指数级。分散数据插值
栅格坦使用数据的Delaunay三角测量，因此可以对扩展问题敏感X。发生这种情况时，可以使用正常化重新归类数据并改进结果。看标准化具有不同量大的数据想要查询更多的信息。
也可以看看
在R2006A之前介绍
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