1、第一，利用峰值函数peaks（x,y,z）演示二维插值。启动MATLAB，新建脚本（Ctrl+N），输入如下代码：clos髫潋啜缅e all; clear all; clcn1=1; [x1,y1]=meshgrid(-2*pi:n1:2*pi);z1=peaks(x1,y1);n2=1/5*n1; [x2,y2]=meshgrid(-2*pi:n2:2*pi);z2=interp2(x1,y1,z1,x2,y2,'Nearest');%二维插值mesh(x1,y1,z1-10);hold on;mesh(x2,y2,z2+10);hold off;axis([-6,6,-6,6,-15,15])xlabel('x','fontsize',20);ylabel('y','fontsize',20);zlabel('z','fontsize',20);其中x1,y1是原有的数据点，z1=peaks(x1,y1)是原有数据点上的函数值。x2,y2插值后的数据点，因为n2=1/5*n1，所有插值后的数据点个数是原有数据点个数的5倍。z2=interp2(x1,y1,z1,x2,y2,'Nearest')说明使用邻近点插值Nearest的方法进行插值。
2、第二，保存和运行上述脚本，得到如下图形。下面的图像是原有数据点（x1,y1）上的峰值函数图像，上面的图像是插值后数据点（x2,y2）上的峰值函数图像。
3、第三，将z2=interp2(x1,y1,z1,x2,y2,'Nearest')改为将z2=interp2(x1,y1,z1,x2,y2,'Linear')，即使用双线性插值Linear的方法进行插值。
4、第四，保存和运行上述脚本，得到如下图形，上面的峰值函数图像为插值后的图像，使用的是双线性插值Linear的方法。
5、第五，将z2=interp2(x1,y1,z1,x2,y2,'Linear')改为将z2=interp2(x1,y1,z1,x2,y2,'Spline')，得到如下使用三次样条插值Spline的图形，同样也可以使用双立方插值Cubic的方法，这里不再赘述。
