径向基函数(RBF)可以用于分散数据的插值和逼近即数据不需要任何常规电网。相同的函数可以处理数据插值在任何维度。rbftest看到文件。更多的例子。

1。创建RBF插值使用
rbf = rbfcreate (x, f);x ?吗?坐标的节点和f ?——值函数的节点

2。计算插值fi ?习在节点? ?使用
fi = rbfinterp (xi, rbf);rbf吗?返回的结构rbf = rbfcreate (x, f)

% 1 d的例子
x = 0:1.25:10;f = sin (x);
ξ= 0:.1:10;

% Matlab插值
fi = interp1 (x, f, xi);

% RBF插值
rbf = rbfcreate (x, f);
fi = rbfinterp (xi, rbf);

% 2 d的例子
x =兰德(50,1)* 4 - 2;y =兰德(50,1)* 4 - 2;z = x。* exp (- x ^ 2 y ^ 2);

ti = 2: .05:2;
[XI, YI] = meshgrid(钛、钛);

% Matlab插值
子= griddata (x, y, z, XI,咦,“立方”);

% RBF插值
rbf = rbfcreate ([x ';y, z);
子= rbfinterp ([XI (:)”;易(:)'],op);
子=重塑(子、大小(XI));

可选参数:

1。径向基函数:
rbfcreate (x, f,“RBFFunction”、“multiquadric”);
可用RBF函数:multiquadric,高斯,线性,立方,thinplate
2。平滑水平:(必须是一个积极的标量)
rbfcreate (x, f, RBFSmooth, 0.1);
3所示。Multiquadric和高斯函数可定义常量
rbfcreate (x, f, ?RBFConstant”, 0.1);

RBF插值通常标准Matlab函数产生更好的结果,但RBF插值的计算复杂性是n ^ 3因此不推荐使用它超过2000个节点。