Билинейная интерполяция с нерегулярной сеткой

[Sevas]

Коллеги, посоветуйте пожалуйста литературу по теме билинейной интерполяции.

Суть задачи проста - есть текстовый файлик вида

Код: Выделить всё

22:29:57 44,6213799138811 33,5639297962189 0
22:30:00 44,6213417318729 33,5641658306122 1
22:30:02 44,6217464598828 33,5642302036285 1
22:30:04 44,6220060952339 33,5645306110382 1
22:30:06 44,6222962745463 33,5648310184479 1 

2й-3й параметры GPS координаты, последний параметр измерение.

В итоге, на карте я получаю следующую картину



Теперь мне нужно сделать интерполяцию между известными точками, в которых было измерение, и получить тепловую карту примерно такого вида


Я прекрасно понимаю как это сделать, если бы измерения располагались строго по известной сетке (примерно как квадратики на шахматной доске), т.е. измерения были бы в регулярной сетке, но в моём случае измерения могут распологаться в случайном месте.
Да, я знаю про софт Golden Software, но мне нужно сделать своё, в том же LV.

Посоветуйте книги, или ссылки где об этом можно почитать, всё что я находил касается билинейной интерполяции для удобного случая регулярной прямоугольной сетки.

Спасибо

[IvanLis]

Посоветуйте книги, или ссылки где об этом можно почитать, всё что я находил касается билинейной интерполяции для удобного случая регулярной прямоугольной сетки.

Во первых, размещение файлов (за редким исключением) и картинок на сторонних ресурсах, запрещено правилами форума.

В есть функция интерполирования Interpolate 1D VI, где реализовано, все что нужно.
Вам остается научиться ей пользоваться...

method specifies the interpolation method:
0 nearest—Chooses the Y value corresponding to the X value that is nearest to the current xi value. LabVIEW sets the interpolated value to the nearest data point.
1 linear—Sets the interpolated values to points along the line segments connecting the X and Y data points.
2 spline—Guarantees that the first and second derivatives of the cubic interpolating polynomials are continuous, even at the data points.
3 cubic Hermite—Guarantees that the first derivative of the cubic interpolating polynomials is continuous and sets the derivative at the endpoints to certain values in order to preserve the original shape and monotonicity of the Y data.
4 Lagrange—Uses the barycentric Lagrange interpolation algorithm.