反距离权重IDM

以下是两种Matlab实现反距离加权插值法的例子：

使用循环实现反距离加权插值法：
function z = IDW(xList, yList, zList, xInput, yInput, zInput)
    XXXX = 0.0;
    numPerLine = length(xList);
    tmp = 0.0;
    weight = 0.0;
    distance = 0.0;
    
    for j = 1:numPerLine
        xTmp = xList(j);
        yTmp = yList(j);
        zTmp = zList(j);
        
        distance = (xTmp - xInput)^2 + (yTmp - yInput)^2;
        
        if distance > 0
            tmp = tmp + zTmp / distance;
            weight = weight + 1 / distance;
        else
            XXXX = zTmp;
            break;
        end
    end
    
    if distance > 0
        XXXX = tmp / weight;
    end
end
使用向量化实现反距离加权插值法：
i = length(x);
A = 0.0;

for j = 1:i
    xi = x(j);
    yi = y(j);
    zi = z(j);
    distance = sqrt((X - xi).^2 + (Y - yi).^2);
    A = sum(1 ./ distance + A);
end

weight = 0.0;
distance = 0.0;
Z = 0;

for j = 1:i
    xi = x(j);
    yi = y(j);
    zi = z(j);
    distance = sqrt((X - xi).^2 + (Y - yi).^2);    weight = (1 ./ distance) / A;
    Z = sum(weight.^zi + Z);
end
%%
xList: 一个包含x坐标值的列表。
yList: 一个包含y坐标值的列表。
zList: 一个包含z坐标值的列表。
xInput: 输入的x坐标值。
yInput: 输入的y坐标值。
zInput: 输入的z坐标值。
这段代码是一个反距离加权（Inverse Distance Weighting，IDW）插值算法的实现。
它根据给定的一组坐标点和对应的值，通过计算输入点与每个坐标点之间的距离，
然后根据距离的倒数进行加权平均，从而估计输入点的值。
如果距离为0，则直接返回对应坐标点的值。