matlab griddata nan,请教Matlab的griddata的用法

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请教Matlab的griddata的用法

MATLAB散乱点插值函式

griddata函式

语法：

ZI = griddata(x,y,z,XI,YI)

[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI)

[…] = griddata(…,method)

[…] = griddata(…,method,options)

说明：

ZI = griddata(x,y,z,XI,YI) 调整形如z = f(x,y)的曲面，使之与非等间距向量(x,y,z)中的资料吻合。griddata 函式在指定的(XI,YI)点处插补此曲面，生成ZI. 此曲面一定通过这些资料点。 XI 和 YI 通常构成均匀网格(与meshgrid函式生成的相同). XI 可以是行向量,这种情况下该向量确定一个具有固定列数的矩阵。与之类似，YI 可以是列向量，确定一个具有固定行数的矩阵。

[XI,YI,ZI] = griddata(x,y,z,XI,YI) 函式返回与上述矩阵相同的插补后的矩阵ZI。并返回由行向量XI和列向量yi形成的矩阵XI 和YI. 后者与meshgrid 函式返回的矩阵相同。

[…] = griddata(…,method)使用规定的插补方法:

‘linear’ 基于三角形的线性插补法(预设)

‘cubic’ 基于三角形的三次插补法

‘nearest’ 最近邻居插补法

‘v4’ MATLAB 4 griddata方法。

这些方法定义了匹配资料点的曲面型别。’cubic’ 和 ‘v4’ 方法生成平滑曲面，而 ‘linear’ 和 ‘nearest’ 分别具有一阶导数和零阶导数不连续。除’v4′ 外所有方法基于资料的三角化。如果方法为[], 则使用预设的’linear’ 方法。

[…] = griddata(…,method,options)指定一串将通过delaunayn函式在Qhull中使用的单元阵列选项. 如果选项为 [], 则使用预设的三角化选项。如果选项为{”}, 不使用任何选项，包括预设选项。有时，griddata 函式可能将位于资料凸壳上或靠近凸壳的点返回为NaNs。这是因为有时计算中的圆整处理使得很难确定一个靠近边界的点是否处于凸壳内。

演算法：

griddata(…,’v4′) 命令使用 [3] 中文件化的方法。其他griddata方法基于使用Qhull [2] 的资料三角化。

例项：

对一个函式在±2.0范围内随机取样100点:

rand(‘seed’,0)

x = rand(100,1)*4-2; y = rand(100,1)*4-2;

z = x.*exp(-x.^2-y.^2);

x, y, 和 z 均为包含非均匀取样资料的向量。定义一个规范的网格，将资料与网格匹配:

ti = -2:.25:2;

[XI,YI] = meshgrid(ti,ti);

ZI = griddata(x,y,z,XI,YI);

Plot the gridded data along with the nonuniform data points used to generate it: mesh(XI,YI,ZI), hold

plot3(x,y,z,’o’), hold

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木字旁的及的组词

极限 极少 穷凶极恶

(-x)的5次方÷(-x的2次方)=

(-x)^5÷(-x^2)

= (-x^5)÷(-x^2)

= x^(5-2)

= x^3

(-3a)^7 ÷(3a)^2 ÷(-2a)

= -(3a)^(7-2)÷(-2a)

= -(3a)^5÷(-2a)

= (3^5÷2)×a^(5-1)

= 243/2 a^4

3米的 等于8米的 。 &nbs

错误

2006的2次方+2004的2次方=？

(2005＋1)^2+(2005-1)^2

=2×2005^2＋2

＝2(2005^2 ＋1)

＝8040052

5的15次方×0.2的16此方

=5的15次方×0.2的15次方×0.2=1×0.2=0.2

(-5)的16次方*(-8)的5次方

解：﹙﹣5﹚^16×﹙﹣8﹚^5

＝﹣5^16×2^15

＝﹣5×5^15×2^15

＝﹣5×﹙5×2﹚^15

＝﹣5×10^15.

△是○的4倍,□是△的9倍,○是2.□是( )

△是○的4倍,□是△的9倍,○是2.□是(72)

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