分段三次 Hermite 插值多项式 (PCHIP) 语法 p = pchip(x,y,xq) pp = pchip(x,y)   说明 p = pchip(x,y,xq) 返回与 xq 中的查询点对应的插值 p 的向量.p 的值由 x 和 y 的保形分段三次插值确定. pp = pchip(x,y) 返回一个分段多项式结构体以用于 ppval 和样条实用工具 unmkpp. 例1 使用 spline 和 pchip 插入数据 将 spline 和 pchip 为两个不同函数生成的插值结果进行比

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

java 三次样条插值 画光滑曲线 例子 主要是做数值拟合,根据sin函数采点,取得数据后在java中插值并在swing中画出曲线,下面为截图  不光滑和光滑曲线前后对比:    代码: 执行类: package com.yang.logic; import java.util.ArrayList; import java.util.Collections; import java.util.Comparator; import java.util.List; import com.yang.l

什么是三次样条插值 插值(interpolation)是在已知部分数据节点(knots)的情况下,求解经过这些已知点的曲线, 然后根据得到的曲线进行未知位置点函数值预测的方法(未知点在上述已知点自变量范围内). 样条(spline)是软尺(elastic ruler)的术语说法,在技术制图中,使用软尺连接两个相邻数据点, 以达到连接曲线光滑的效果. 样条插值是一种分段多项式(piecewise polynomial)插值法.数学上,曲线光滑需要在曲线上处处一阶导连续, 因此,在节点处需要满足一阶

插值问题描述:已知一个函数上的若干点,但函数具体表达式未知,现在要利用已知的若干点求在其他点处的函数值,这个过程就是插值的过程. 1.一维插值 一维插值就是给出y=f(x)上的点(x1,y1),(x2,y2),-,(xn,yn),由此求出y=f(x)在点xa处的值ya的值. 实现一维插值使用interp1命令,使用参数为interp1(x,y,xa,'method') ,其中x和y是已知点对应横纵坐标,xa为代求值的横坐标,method参数代表插值类型,参数可以选择的选项如下表,若缺省则为lin

全域多项式插值指的是在整个插值区域内形成一个多项式函数作为插值函数.关于多项式插值的基本知识,见“计算基本理论”. 在单项式基插值和牛顿插值形成的表达式中,求该表达式在某一点处的值使用的Horner嵌套算法啊,见"Horner嵌套算法". 1. 单项式(Monomial)基插值 1)插值函数基 单项式基插值采用的函数基是最简单的单项式:$$\phi_j(t)=t^{j-1}, j=1,2,...n;\quad f(t)=p_{n-1}(t)=x_1+x_2t+x_3t^2+...x_n

1. 已知函数在下列各点的值为   0.2 0.4 0.6 0.8 1.0   0.98 0.92 0.81 0.64 0.38 用插值法对数据进行拟合,要求给出Lagrange插值多项式和Newton插值多项式的表达式,并计算插值多项式在点的值. 程序: x=[0.2 0.4 0.6 0.8 1.0]; y=[0.98 0.92 0.81 0.64 0.38]; x0=[0.2 0.28 0.44 0.76 1 1.08]; [f,f0]=Lagrange(x,y,x0) function [

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

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

https://blog.csdn.net/left_la/article/details/6347373 感谢强大的google翻译. 我从中认识到了航位推算dead reckoning,立方体样条Cubic Splines 算法. 我单独查找了 Cubic Splines ,里面的原理简单说明: Cubic Splines 认为在 x 在[a, b]区间中,y对应是一条平滑的曲线,所以 y = f(x); 的一阶导函数和二阶导函数是平滑连续可导的. 拟定用三次方程,所以得出了一般的三次方程和

LINK:P5667 拉格朗日插值2 给出了n个连续的取值的自变量的点值 求 f(m+1),f(m+2),...f(m+n). 如果我们直接把f这个函数给插值出来就变成了了多项式多点求值 这个难度好像有点大. 不妨 直接考虑拉格朗日插值. 设此时要求f(k) 那么则有 \(\sum_{i=0}^nf(i)\frac{\Pi_{i\neq j}(k-j)}{\Pi_{i\neq j} (i-j)}\) 可以化简一下 \(f(k)=\sum_{i=0}^nf(i)\frac{ \Pi_{i\neq

一.实验目的 在己知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(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.实验内容 求f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式 四.实验程序 import matplotlib.

本系列文章由@浅墨_毛星云 出品,转载请注明出处. 文章链接:http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/33320997 作者:毛星云(浅墨)    微博:http://weibo.com/u/1723155442 知乎:http://www.zhihu.com/people/mao-xing-yun 邮箱: happylifemxy@163.com 写作当前博文时配套使用的OpenCV版本号: 2.4.9 本篇文章中.我们一起探讨了Ope

在假期利用Python完成了<数值分析>第二章的计算实习题,主要实现了牛顿插值法和三次样条插值,给出了自己的实现与调用Python包的实现--现在能搜到的基本上都是MATLAB版,或者是各种零碎的版本. 代码如下: (第一题使用的自己的程序,第二第三题使用的Python自带库) import math import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from numpy.linalg import s

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 图像缩放 图像缩放只是调整图像的大小,为此, OpenCV 为我们提供了一个函数 cv.resize() ,原函数如下: resize(s

仿射变换简介 什么是放射变换 图像上的仿射变换, 其实就是图片中的一个像素点,通过某种变换,移动到另外一个地方. 从数学上来讲, 就是一个向量空间进行一次线形变换并加上平移向量, 从而变换到另外一个向量空间的过程. 向量空间m : m=(x,y) 向量空间n : n=(x′,y′) 向量空间从m到n的变换 n=A∗m+b 整理得到: 将A跟b 组合在一起就组成了仿射矩阵 M. 它的维度是2∗3 使用不同的矩阵M,就获得了不同的2D仿射变换效果. 在opencv中,实现2D仿射变换, 需要借助wa

在图像处理过程中,有时需要把图像调整到同样大小,便于处理,这时需要用到图像resize() 原函数 void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR ) 前两个参数分别为输入和输出图像.dsize表示输出图像的大小,如果为0,则 \[dsize = Size(round(fx*src.cols), round(fy*sr

图像处理里面缩放操作是比较常见的: 最近邻插值:类似简单映射的处理方式,目标图像w1,h1,原始图像w0,h0,则在目标图像上的点(x,y)的像素点实际对应原始图上(x*w0/w1,y*h0/h1)的像素点.优点是速度快,操作简单:缺点是图片会产生锯齿状. 线性插值:对周围的点通过不同权值的乘积,使目标点的像素会受到周围像素的影响,过度更加自然些,即不会产生锯齿状.  对于一个目的像素,设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v) (其中i.j均为浮点坐标的整数部分,u.v为浮点坐标的

转自http://www.cnblogs.com/korbin/p/5612427.html 在图像处理过程中,有时需要把图像调整到同样大小,便于处理,这时需要用到图像resize() 原函数void resize(InputArray src, OutputArray dst, Size dsize, double fx=0, double fy=0, int interpolation=INTER_LINEAR )前两个参数分别为输入和输出图像.dsize表示输出图像的大小,如果为0,则 d

技术背景 插值法在图像处理和信号处理.科学计算等领域中是非常常用的一项技术.不同的插值函数,可以根据给定的数据点构造出来一系列的分段函数.这一点有别于函数拟合,函数拟合一般是指用一个给定形式的连续函数,来使得给定的离散数据点距离函数曲线的总垂直距离最短,不一定会经过所有的函数点.比如在二维坐标系内,用一条直线去拟合一个平面三角形所对应的三个顶点,那么至少有一个顶点是不会落在拟合出来的直线上的.而根据插值法所得到的结果,一定是经过所有给定的离散点的.本文针对scipy和numpy这两个python

函数名 功能Language 求已知数据点的拉格朗日插值多项式Atken 求已知数据点的艾特肯插值多项式Newton 求已知数据点的均差形式的牛顿插值多项式Newtonforward 求已知数据点的前向牛顿差分插值多项式Newtonback 求已知数据点的后向牛顿差分插值多项式Gauss 求已知数据点的高斯插值多项式Hermite 求已知数据点的埃尔米特插值多项式SubHermite 求已知数据点的分段三次埃尔米特插值多项式及其插值点处的值SecSample 求已知数据点的二次样条插值多项式及其