Lösung gefunden! Aber trotzdem der Vollständigkeit halber:
Sry ich wusste nicht, wie ich es genauer schreiben sollte.
Es handelt sich um eine 3D Messung welche den Wert Z misst. Also die Höhe. Dabei kommt es vor, dass einzelne Z Werte nicht ermittelbar waren und daher in einer Datei nicht vorkommen. In einer anderen aber schon. Um nun die gemessenen Z Werte (Höhen) zu vergleichen muss man sie irgendwie in eine Matrix bringen. Also nicht einfach in eine 2D Matrix wie 50x50 sondern bei 5 Dateien 50x50x5.
Lösung:
Ich habe das bei der griddata Erklärung die Lösung gefunden:
Examples
Sample a function at 100 random points between ±2.0:
rand('seed',0)
x = rand(100,1)*4-2; y = rand(100,1)*4-2;
z = x.*exp(-x.^2-y.^2);
x, y, and z are now vectors containing nonuniformly sampled data. Define a regular grid, and grid the data to it:
ti = -2:.25:2; [XI,YI] = meshgrid(ti,ti);
ZI = griddata(x,y,z,XI,YI);
%Plot the gridded data along with the nonuniform data points used to generate it:
mesh(XI,YI,ZI), hold
plot3(x,y,z,'o'), hold off
Bei mir war es dann:
Punkte=[-58.0000 -17.0000 24.197129; -57.0000 -17.0000 24.117685; -56.0000 -17.0000 24.056084 ][XI YI] = meshgrid(-100:400, -100:400);%Bereich in dem meine Punkte liegen können
ZI = griddata(Punkte(:,1),Punkte(:,2),Punkte(:,3),XI,YI);%Erstellt Matrix aufgrund meiner Punkte
ZI kann dann in ein erg(:,:,1:5) geschrieben werden.
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