matlabgriddata(MATLABgriddata反距离插值)

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,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...

关于matlab中用griddata绘制伪色彩图的一点经验教训

整个事情起源于这个图

? ? 这是之前和别人组之前合作测试时候我师兄画的，横轴压力纵轴温度，颜色轴是电阻率的对数，很直观的看出来了金属到半导体绝缘体的转变与压力温度的关系。

? ? 还记得那是一个阳光明媚的能热死个人的下午，我去找老板讨论这一组数据，大概意思就是压力下这个样品从一个绝缘体/半导体转变为一个金属。老板拿出了师兄之前画的那个图，说你去试试也画下类似这个的图吧，应该不难的。

? ? “应该不难的”这种话从老板嘴里说出来一般都不可信，然后我去问师兄他比较忙只告诉我他用matlab画的伪色彩图，那怎么办呢，我只能一天从零开始入门matlab了啊。

? ? 先说说我摸索的过程，我思路一开始是这样的：我们测试是在不同压力下对其电阻-温度关系进行的测试，而要将其转化为三维图像首先要将其转化为矩阵，而不同压力下测试的温度范围都不同，也就意味着没法同时放到矩阵里，那该怎么办呢？

? ? 我选择了igor pro中的插值功能来解决这个问题，自己写了个小的macro来执行。

大概意思就是根据输入的T1、T2两个温度点 ，在其中均匀分600个位置，然后在这600个位置中对数据结果进行插值，因为我们的测试一般会得到几千个点，所以这样的简单插值精度完全可以保证。分别对不同压力下数据允许这个macro，即可得到同一温度下不同压力对应的电阻值。将不同压力下插值得到的600*n个数据在excel中排好导入matlab即可得到矩阵。运行griddata指令即可得到结果。

? ? 把相变点一加坐标轴一标也是有那么点意思，不过有个小问题，对每个压力点的测试温度范围都不完全相同，图中是对3.8-290K进行的插值，但许多时候测量范围会差很多，尤其是对一些高温超导体，其下半部分不可能这么整齐，比如下图，而此处使用这种办法只能在矩阵中手动将没有数字的地方设为0，非常麻烦；同时也不能使用'v4'参数，而要换为cubic spline模式。

? ? 然后我又去找师兄讨论了，妄图敲诈出他的原始方法，经过一番讨论，以及我自己的摸索，终于找到了更一般的方法。

? ? 我们首先来看看matlab中griddata的描述

? ? ? ? 不仅可以处理矩阵的数据，同时也可对输入的（x，y，z）点集进行插值，此方法即不再将其视为矩阵，而视为xy对应的二元函数z，输入所有的xyz数据进行插值即可。然而处理时首先还要注意点的数量，我们测试的原始数据加起来总共有上万个点，为了提高效率依旧可以先使用igor pro对数据插值及平滑处理，不过不用再设定温度范围，直接选择点的个数（600）插值即可，然后将得到的所有数据（600*n）输入excel中分别为三列：压力、温度、电阻，导入matlab中作为三个向量，运行指令

即可得到完整的包括0K附近及300K附近边角缺憾的相图。之后再添加其他说明数据即可。

这种方法相比于前者更为简便，且应用范围更广，我以后应该不会用我费老大劲搞出来的笨办法了。

matlab中的插值函数 griddata的具体原理是什么呢？可否大概讲解一下！！！

griddata 调用方法：

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

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

[...] = griddata(...,method)

[...] = griddata(...,method,options)

method 的值 为

'linear' -- 则，以三角形为基础的线性内插

'cubic' -- 则，以三角形为基础的三次方程内插

'nearest' -- 则，用最邻近的点 内插

'v4'-- -- 则，MATLAB 4 格点样条函数内插

默认'linear' 线性内插

三角形为基础，就是按Delaunay方法先找出内插点四周的3个点，构成三角形，内插点在三角形内。然后线性内插，或三次方程内插。

'cubic' 和 'v4' 插值结果构成的曲面较光滑，'linear'和 'nearest' 插值结果构成的曲面不光滑不连续。

前3种方法具体算法见

[1] Barber, C. B., D.P. Dobkin, and H.T. Huhdanpaa, "The Quickhull Algorithm for Convex Hulls," ACM Transactions on Mathematical Software, Vol. 22, No. 4, Dec. 1996, p. 469-483. Available in PDF format at .

第4种方法具体算法见

[2] Sandwell, David T., "Biharmonic Spline Interpolation of GEOS-3 and SEASAT Altimeter Data", Geophysical Research Letters, 14, 2, 139-142,1987.

(参考了 MathWorks 主站材料）

matlab插值griddata

你插值时，原坐标V1范围是[4.9123,12.5538],P1是[4.2743,11.0398]，Q1是[260.8718, 334.8364],而插值时坐标v1范围是[3 ,15],p1是[3 ,15],q1是[-630.8488,333.5959]，虽然Q1中无负值，但插值出的q1有负值，画出图来就会有负值。