三次样条插值matlab实现 %三次样条差值-matlab通用程序 - zhangxiaolu2015的专栏 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/zhangxiaolu2015/article/details/42744823 %[图文]三次样条插值算法详解_百度文库 https://wenku.baidu.com/view/14423f2e1711cc7931b716ae.html与课堂使用PPT一致. clc clear x=input('请按照格式[x1,x2,x

一.实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 求之f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式. 五.实验程序    sym

三次样条插值算法 1 总体说明 三次样条插值算法是一种计算量和效果都比较理想的插值算法.关于三次样条插值算法的原理这里不做过多的解释,下面的代码是我在网上收集了两种C++实现版本的基础上自己整合的一个版本.由于本人刚接触C++不久,水平有限.没有使用模板机制将代码做的更通用.关于算法实现有下面几点说明. 所有有关的类都被包含到SplineSpace命名空间中. SplineSpace中一个有三个类分别是异常类(SplineFailure),接口类(SplineInterface)和实现类(Spl

cubic与spline都是Matlab的三次样条插值法,但是它们在插值点处仍然有着很微妙的区别,这个区别说明不了两种方法的好坏,只能根据实际情况进行合理筛选.以一维插值为例: clc clear %% load data load Fig1m x1=Fig1m(:,1);y1=Fig1m(:,2); m=x1;n=y1; m(57)=0.0226;m(83)=0.0326; m(95)=0.0374;m(97)=0.0378;m(99)=0.0382; mx=0.0:0.0001:0.065;

http://blog.sciencenet.cn/blog-457143-679275.html MATLAB中的插值函数为interp1,其调用格式为:  yi= interp1(x,y,xi,'method') 其中x,y为插值点,yi为在被插值点xi处的插值结果:x,y为向量, 'method'表示采用的插值方法,MATLAB提供的插值方法有几种: 'method'是最邻近插值, 'linear'线性插值: 'spline'三次样条插值: 'cubic'立方插值．缺省时表示线性插值 注意

题链: http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4559 题解: 计数dp,拉格朗日插值法.真的是神题啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊. 先来看看 dp定义:(由于每门课程的分数分布方案是独立的,所以先不管每科实际分数大小所贡献的方案数.)dp[i][j]:表示前 i门课程,只考虑分数相对大小关系时,B神碾压了 j个人的方法数也就是说上面的dp定义只是表示一个相对关系的方案数(即不考虑实际分数大小). 那么d

由图可见采样点前段比较稀疏,比较有规律,后段比较密集,比较复杂 这里的spline是三次样条插值 随着次数的增高,曲线在两端震荡的越来越剧烈 用上其他插值的方法 线性插值 最近点插值 分段三次米勒插值 三次样条插值 插值方法还有 拉格朗日插值 牛顿插值 ... x,y都代表要插值的 inter2计算差值,利用surf函数对曲面绘图 机动车刹车距离问题 有效视距:理解为驾驶员只有在这个范围内才能看到障碍物 建立速度和停车视距向量,将向量v转换成vs米每秒 d1:反应距离 d2:制动距离 d3:安全

假设我们已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值.根据图中所示,我们得到 由于 x 值已知,所以可以从公式得到 y 的值 已知 y 求 x 的过程与以上过程相同,只是 x 与 y 要进行交换. python的代码实现: import matplotlib.pyplot as plt """ @brief: 计算n阶差商 f[x0, x1, x2 ... xn] @param: xi 所有插值节点的横坐标集合

本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

拉格朗日插值法的最大毛病就是每次引入一个新的插值节点,基函数都要发生变化,这在一些实际生产环境中是不合适的,有时候会不断的有新的测量数据加入插值节点集, 因此,通过寻找n个插值节点构造的的插值函数与n+1个插值节点构造的插值函数之间的关系,形成了牛顿插值法.推演牛顿插值法的方式是归纳法,也就是计算Ln(x)- Ln+1(x),并且从n=1开始不断的迭代来计算n+1时的插值函数. 牛顿插值法的公式是: 注意:在程序中我用W 代替  计算牛顿插值函数关键是要计算差商,n阶差商的表示方式如下:   关

插值法的伟大作用我就不说了.... 那么贴代码? 首先说一下下面几点: 1. 已有的数据样本被称之为 "插值节点" 2. 对于特定插值节点,它所对应的插值函数是必定存在且唯一的(关于这个的证明我暂时不说了,如果哪天我回头看看我的blog有点寒碜,我再再补上) 也就是说对于同样的插值样本来说,用不同方法求得的插值函数本质上其实是一样的. 3. 拉格朗日插值法依赖于每个插值节点对应的插值基函数,也就是说每个插值节点都有对应的插值基函数. 4. 拉格朗日插值函数最终由所有插值节点中每个插值节

开始学习MATLAB(R和Python先放一放...),老师推荐一本书,看完基础就是各种算法...首先是各种插值.先说拉格朗日插值法,这原理楼主完全不懂的,查的维基百科,好久才看懂.那里讲的很详细,这里就不在赘述了.一般看这个范例,在回头看公式就比较容易理解. 关于MATLAB的实现,查了很多资料,下面的版本最好理解. %lagran1.m %求拉格朗日插值多项式和基函数 %输入的量:n+1个节点(x_i,y_i)(i = 1,2, ... , n+1)横坐标向量X,纵坐标向量Y %输出的量:n

h1 { margin-bottom: 0.21cm } h1.western { font-family: "Liberation Sans", sans-serif; font-size: 18pt } h1.cjk { font-family: "Noto Sans CJK SC Regular"; font-size: 18pt } h1.ctl { font-family: "Noto Sans CJK SC Regular"; fon

这一段公司有个项目,客户要求上传的图片要带上自定义的水印.以前也经常和朋友讨论C#图片水印方面的问题,但是从来没有实际操作过.所以,借这次项目的机会也研究了一下C#图片水印的功能!本人参考的是discuz论坛中的代码.这种方法是直接把要上传的图片先转化成System.Drawing.Image,而不用保存到服务器端的磁盘上,然后加上水印重新绘制,再保存到服务器端的磁盘上,下面就拿出来晒晒:

之前结合不同人的资料理解了sift的原理,这里通过opencv中的代码来加深对sift的实现的理解. 使得能够从原理性理解到源码级的理解.不过该博文还是大量基于<赵春江, opencv2.4.9 源码分析,SIFT http://blog.csdn.net/zhaocj>的. 在opencv3.0中,已经看不到sift.cpp源代码了,在2.4.10中还是有的:opencv\sources\modules\nonfree\src下面.可以看出这是一个非免费代码.使用需要付费的,毕竟sift是哥

一.背景 1.1概念定义 我们这里想要实现的图像拼接,既不是如题图1和2这样的"图片艺术拼接",也不是如图3这样的"显示拼接",而是实现类似"BaiDU全景"这样的全部的或者部分的实际场景的重新回放. 对于图像拼接的流程有很多定义方式,本教程中主要介绍实现主流方法,总结梳理如下: 图像采集->投影变换->特征点匹配->拼接对准->融合->反投影 图像采集不仅仅指的是普通的图像数据的获取.为了能够拼接过程能够顺利进行.

链接: https://www.nowcoder.com/acm/contest/139/F 题意: 分析: 转载自:http://tokitsukaze.live/2018/07/19/2018niuke1.F/ 代码: #include <cstdio> #include <cassert> #include <algorithm> using namespace std; /// 注意mod,使用前须调用一次 polysum::init(int M); names

F. The Sum of the k-th Powers 题目连接: http://www.codeforces.com/contest/622/problem/F Description There are well-known formulas: , , . Also mathematicians found similar formulas for higher degrees. Find the value of the sum modulo 109 + 7 (so you shoul

1.算法功能简介 克里金插值法基于一般最小二乘法的随机插值技术没用方差图作为权重函数,被应用于任何点数据估计其在地表上分布的现象,被称为空间自协方差最佳插值法,是一种最优内插法也是一种最常用的空间插值算法,例如地质学中的地下水位和土壤湿度的采样:环境科学研究中的大气污染(例如臭氧)和土壤污染物的研究:以及大气科学中的近地面风场.气温.降水等的单点观测. PIE支持算法功能的执行,下面对等值线生成算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行

井眼轨迹数据的测量值是离散的,根据某些测斜公式,我们可以计算出离散的三维的井眼轨迹坐标,但是真实的井眼轨迹是一条平滑的曲线,这就需要我们对测斜数据进行插值,使井眼轨迹变得平滑,我暂时决定使用三次样条进行插值.(但是插值出来的点,并不是真实的测量值,并不能真实的反映经验轨迹的实际情况,仅供分析使用) 三次样条函数:(函数是在网上找到的,测试可用) ThreeSpline.h #pragma once class ThreeSpline { public: ThreeSpline(void); ~T

关于图像放缩的算法有很多,本文主要介绍双线性插值法进行图像放缩,本文参考了: http://www.cnblogs.com/funny-world/p/3162003.html 我们设源图像src的大小为m*N,目标图像的大小为a*b.无论是放大还是缩小,我们所遵循的原则就是对于目标图像的像素点 f(i,j),我们在源图像当中找到其对应点 f(x,y). 其算法为:i/x=m/a  j/y=n/b 因此我们可以得到:x=i*(m/a)     y=j*(n/b) 但是为了使放缩的效果更好,可以使