以上数据分别以每3°和每5°为间隔作为已知样本点，利用Matlab中提供的二维一般分布数据的插值函数z=griddata（X0，Y0，Z0，x，y，‘方法’）进行插值运算，（X0，Y0，Z0为已知样本集合；x，y为新的插值点，这里，选择上表中把作为已知样本点以外的点作为新的插值点；z为插值结果；方法包括：linear，cubic，nearest，v4），并绘制误差的三维曲面。图6～图9中，X，Y轴表示倾角测量系统中两分量经A／D转换后输出的数字量，单位：counts。
根据试验结果可知，随着已知插值样本点密度的增大，误差逐渐减小，同时，在Matlab提供的4种插值方法中，li-near和v4的效果最好，cubic次之，nearest最差；且双轴加速度计方案的效果远不如2只单轴加速度计方案。
4、结论
提出了5种抵消基于MEMS加速度计的倾角测量系统在旋转状态下所产生的误差的方法。所有方案角度计算公式复杂度相同，且均满足传感器的每一组输出对应唯一的一个角度值，故这几种方法均具备很高的可行性。根据试验结果得出：对于角度范围和转速不高的应用场合，双轴加速度计方案有一定使用价值；而针对大角度范围、高转速的情况下，2只单轴加速度计方案的优势比较明显。
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