利用GPU实现 IDW ( 反 距离 加权 插值 ) IDW 的实现比较简单，已知 插值 点位比较少的情况下，可以直接遍历所有 插值 点，来获取临近的几个点，进行 插值 运算。 插值 点较多时，需要可以使用kd-tree来加速临近点的查找。本次仅对小数据量情况进行讨论，将 IDW 算法 在shader中实现，可以方便的使用webgl的裁剪面和强大的并行 计算 。具体 计算 流程如下： 插值 点位提交到GPU 数据提交，我使用了uniform数组变量来存储，在渲染过程中，直接提交 插值 点位的数据，数据类型为vec3，webgl我使用了twgl第三方库（为了偷

转自：https://blog.csdn.net/zzrrhhh/article/details/78385452?locationNum=8&fps=1 反 距离 插值 C++ 实现 70 140 115.4 115 115 123.1 150 150 113.8 110 170 110.5 90 190 107.2 180 210 131.78 110 150  所求值应...

该程序应用FORTRAN语言编写，可快速对离散数据采用 距离 反 比 加权 公式进行网格化处理，方便实用，直接下载编译就可以执行，非常方便快捷，应用多年效果较好！-The program application of FORTRAN language, and can be used for discrete data inverse distance-weighted formula for grid processing, convenient and practical, direct download compilation can be performed very fast and convenient, good effect for many years!该程序应用FORTRAN语言编写，可快速对离散数据采用 距离 反 比 加权 公式进行网格化处理，方便实用，直接下载编译就可以执行，非常方便快捷，应用多年效果较好！-The program application of FORTRAN language, and can be used for discrete data inverse distance-weighted formula for grid processing, convenient and practical, direct download compilation can be performed very fast and convenient, good effect for many years!

今天成功的完成了百度地图的空间 插值 Javascript插件，其中空间 插值 是基于 反 距离 加权 法。 插值 算法 的 原理 网上有很多资料，我也是参考别人的资料，在这里我直接论文截图： 之前一直在找工作，最近写论文才有时间完成项目的开发移植，我参考了网上的热度图HeatMap实现（http://www.patrick-wied.at/static/heatmapjs...

MATLAB 反 距离 加权 插值 （ IDW ）是一种 插值 方法，它使用与未知点的 距离 成 反 比的权重为周围已知点进行 插值 。具体地，如果我们要 插值 一个点P，则使用以下公式来 计算 P的值： P = ∑(wi * vi) / ∑wi 其中，wi是P与已知点i之间的 距离 的倒数，vi是已知点i的值。该公式表示，P的值等于所有已知点的值的 加权 平均值，权重是P与每个已知点之间的 距离 的倒数， 距离 越近的点权重越大。 IDW 方法在MATLAB中的实现很简单。首先，我们需要将已知点的坐标和值放入一个矩阵中，然后使用griddata函数对其进行 插值 。在griddata函数中，我们可以指定“v4”方法来使用 IDW 插值 。例如： [x, y] = meshgrid(1:10, 1:10); z = peaks(10); xi = linspace(1, 10, 100); yi = linspace(1, 10, 100); [XI, YI] = meshgrid(xi, yi); ZI = griddata(x, y, z, XI, YI, 'v4'); 这段代码生成了一个大小为10x10的网格，其中z是每个点的高度值。然后，在一个更细的网格上（100x100），使用griddata函数进行 IDW 插值 ，并将结果存储在ZI中。 总之，MATLAB 反 距离 加权 插值 是一种有效的 插值 方法，可以用于处理具有空缺数据或已知点的数据集。它使用每个数据点之间的 距离 来确定每个点的权重，从而产生更准确的 插值 结果。