Griddatan
插值N-D散射数据
描述
例子
输入参数
输出参数
提示
使用不切实际
Griddatan
对于高于大约6-D的尺寸中的插值,因为基础三角测量所需的内存会随尺寸的数量而成倍增长。散射的数据插值与
Griddatan
使用数据的Delaunay三角剖分,因此可以对缩放问题敏感X
。发生这种情况时,您可以使用归一化
重新销售数据并改善结果。看将数据归一定程度不同了解更多信息。
插值N-D散射数据
使用不切实际Griddatan
对于高于大约6-D的尺寸中的插值,因为基础三角测量所需的内存会随尺寸的数量而成倍增长。
散射的数据插值与Griddatan
使用数据的Delaunay三角剖分,因此可以对缩放问题敏感X
。发生这种情况时,您可以使用归一化
重新销售数据并改善结果。看将数据归一定程度不同了解更多信息。