径向基函数插值法matlab

径向基函数插值法是一种用于多维散乱数据的插值方法，其中径向基函数的值只取决于输入变量到原点的距离。在Matlab中，可以使用以下代码示例实现径向基函数插值法：

% 导入径向基函数插值工具箱
addpath('path_to_radial_basis_function_toolbox');

% 定义散乱数据
x = scatteredData;  % 输入变量
y = scatteredValues;  % 原始数据值

% 设置径向基函数参数
rbfType = 'gaussian';  % 使用高斯基函数
rbfWidth = 2;  % 基函数宽度参数

% 创建径向基函数插值对象
rbfInterpolant = RbfInterpolant(x, y, rbfType, rbfWidth);

% 生成插值结果
xInterp = interpolationPoints;  % 插值点
yInterp = rbfInterpolant.interpolate(xInterp);  % 插值结果

% 显示插值结果
plot(x, y, 'ko', xInterp, yInterp, 'r-');
legend('原始数据', '插值结果');

其中，`scatteredData`是输入变量的散乱数据，`scatteredValues`是相应的原始数据值，`rbfType`是所使用的径向基函数类型（例如高斯基函数），`rbfWidth`是径向基函数的宽度参数，`interpolationPoints`是插值点。

通过使用径向基函数插值法，可以近似原函数，并生成插值结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab 径向插值方法](https://blog.csdn.net/weixin_35910073/article/details/116096805)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [基于径向基函数(RBF)的函数插值](https://blog.csdn.net/xfijun/article/details/105670892)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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