使用“三次”插值方法的Griddata返回NaN

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我发现如果我使用带有Cubic插值方法的griddata方法，对于x ， y某些值，它将返回NaN 。 一篇文章说，这是因为x和y数据非常接近凸包。

任何想法如何解决这个问题？

编辑：请注意，我不能确保我的输入是单调增加的（因此， gridfit无法正常工作）。原因是因为我必须对我的区域进行网格划分（在2D中可能是不规则多边形），在生成每个点对应的Z值的核心之前，先获取所有点。我的代码如下：

function ZI=Interpolate3D(scatteredData, boundary) %scatteredData is the scattered points, boundary is the area that I want to generate 3D surface. % Given the boundaries, generate mesh first [element,points]= GenMesh(boundary); ZI = griddata(scatteredData(:,1),scatteredData(:,2),scatteredData(:,3),points(:,1),points(:,2), 'cubic',{'QJ'});

回答：

如果点在凸包之外，则无法使用三次选项从网格数据中获得NaN以外的结果。如果该点在直线上正确，则可能会产生NaN，这取决于在计算的最低有效位中发生的情况。

问题在于三次方法使用三角剖分。如果您的点在凸包之外，则三角剖分将在该点失败。

当然，您可以使用-v4方法，但是在很大程度上有很多理由可以取代它。它使用基于距离的插值方法，其中对于n个数据点，必须生成完整的nxn矩阵。然后，使用该矩阵求解方程组。对于中等大小的问题，这将非常缓慢。

-v4方法的优点是可以平滑地外推而不会产生nans。这就是为什么它留在那里的原因。

对于需要平滑结果的较大问题，并且仍然希望在凸包之外进行推断，可以使用我的gridfit工具。但是，它确实进行了平滑处理，而不是纯插值。

所有这些方法都有一些折衷，您必须为特定问题解决。



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