径向基核函数参数



法是一种用于多维散乱数据的

方法，其中

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

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  rbf Type = 'gaussian'; % 使用高斯 基 函数 rbf Width = 2; % 基 函数 宽度参数  % 创建 径向 基 函数 插值 对象  rbf Interpolant = Rbf Interpolant(x, y, rbf Type, rbf Width);  % 生成 插值 结果 xInterp = interpolationPoints; % 插值 点 yInterp = rbf Interpolant.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，`

Type`是所使用的

类型（例如高斯

），`

Width`是

的宽度参数，`interpolationPoints`是

点。

通过使用

法，可以近似原

，并生成

结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

引用[.reference_title]

- *1* Matlab

方法[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*

于

(

)的

[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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