三维-离散点-曲面光滑-拟合

% 根据问题的主要特点：三维-散点-曲面光滑-拟合，下面一个例子基本满足要求，以供参考：


clcclearclose all

%% 矩阵数据曲面光滑
% 初始数据
n1=6; x=linspace（-22n1）;
n2=11; y=linspace（05n2）;
[Y0X0]=meshgrid（yx）;
Z0=X0.^2+sqrt（Y0）;
noisy=rand（n1n2）;
Z1=Z0+noisy;

%样条拟合
p=0.9 %
sp=csaps（{xy}Z1p）;
v=fnval（sp{xy}）;

% mesh图
figure
subplot（221）mesh（X0Y0Z0）title（‘基准数据Z0‘）; xlabel（‘x‘）ylabel（‘y‘）
subplot（222）mesh（X0Y0Z1）title（‘待光滑处理数据Z1‘）;
subplot（223）mesh（X0Y0v）title（‘光滑后数据v‘）;
subplot（224）mesh（X0Y0v-Z1）title（‘误差v-Z1‘）;


%% 散点数据曲面光滑
n=20;
x=rand（1n）*2; y=rand（1n）*2; z=x.^2+（y）;
noisy=rand（1n）; z1=z+noisy;

% 散点插值生产矩阵数据
n1=21; n2=21;
xi=linspace（min（x）+0.1max（x）-0.1n1）;
yi=linspace（min（y）+0.1max（y）-0.1n2）;
[YiXi]=meshgrid（yixi）;
Z1 = griddata（xyz1XiYi）;
Z0 = griddata（xyz