IDW_interp函数

在MATLAB中并没有直接称为"IDW_interp"的内置函数，但是我们之前提到的`griddata`函数实际上可以用于实现IDW（Inverse Distance Weighting）插值。如果你想要编写一个自定义的函数来实现IDW插值，你可以参考以下几个关键步骤：

function interpolated = IDW_interp(X KnownData, Xnew, Power)
% X KnownData: 已知的地理坐标（通常是二维数组）
% Xnew: 需要插值的目标点的坐标
% Power: 距离权重指数，一般大于0

% 计算距离矩阵
D = pdist2(XKnownData, Xnew); % 使用Euclidean distance

% 构建权重矩阵
Weights = 1 ./ (D.^Power + eps); % eps防止除以零，防止无限大权重

% 归一化权重，使得所有权重之和等于1
Weights = Weights ./ sum(Weights, 2)'; 

% 根据权重对已知数据进行加权平均
interpolated = zeros(size(Xnew));
for i = 1:size(KnownData, 1)
    interpolated(:, i) = Weights(:, i) * KnownData(i, :);
end

这个`IDW_interp`函数首先计算目标点到已知点的距离，然后根据距离生成权重，再将这些权重应用于已知数据点上得到插值结果。`Power`参数影响着权重下降的速度。