我有一组数据点,想用样条函数来逼近它们。我使用了两种不同的功能:
枕裂
还有一个三次样条函数,我找到了。
结果看起来像。
守则如下:
from matplotlib.pyplot import *
from numpy import *
from scipy import interpolate
#----------------------------------------------
s = arange(257)/256.0
z = s[::-1]
b = transpose(array((z*z*z,
3*z*z*s,
我使用了其中一种算法,但结果非常糟糕。
我实现了
在Java中(下面的代码)。x(0)是points.get(0),y(0)是values[points.get(0)],α是alfa,μ是mi。其馀部分与wiki伪码相同。
public void createSpline(double[] values, ArrayList<Integer> points){
a = new double[points.size()+1];
for (int i=0; i <points.size();i++)
{
a[i] = values
我如何在C中实现一种简单的方法来生成给定起点和终点的椭圆弧的两个缺失的控制点?我不需要花哨的误差估计,只需要一些东西,可以获得点A和D,并为椭圆弧生成控制点B和C,然后我可以使用三次bezier插值算法来生成曲线。
就像这样
void GetArcControlPoints(Point a, Point &b, Point &c, Point d)
{
.....
b = ...
c = ....
}
谢谢
我有一些使用MATLAB的的代码,我想给一个使用MATLAB 7.10.0 (R2010a)的学生。
由于某种原因,即使学生安装了曲线拟合工具箱,该函数似乎也不存在:
EDU>> ver
-------------------------------------------------------------------------------------
MATLAB Version 7.10.0.499 (R2010a)
MATLAB License Number: STUDENT
Operating System: Microsoft Windows XP Version 5
我试图创建一个函数,该函数接受一组观察到的和预期的数据点,确定最佳的校准函数,并将此校准应用于整个数据集(其中数据点是子集)。但是,我想确保由scipy.optimize.curve_fit或numpy.polyfit拟合的多项式函数是单调的(一阶导数不改变符号)。
下面是我的当前测试代码:
#! /usr/bin/env python
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import math
import sys
import random
rando
AutoCAD允许将样条实体存储在仅由拟合点定义的DXF文件中,问题是样条定义具有无限的数值正确解,Autodesk不提供从给定的拟合点计算所需参数所需的信息。
tl;dr -缺失的信息是估计的开始和结束切线的方向和大小输入切线的全局B样条插值的末端导数,谁能帮助计算这个值吗?
我使用BricsCAD进行测试,但是"Trueview 2020“显示了相同的结果。
1.设想情况
只给出拟合点,使用不受任何约束的全局曲线插值,得到由控制顶点定义的样条:
# First spline defined by control vertices interpolated from given f
我正在尝试用pythonic的方式使用zip,但在Julia中。给出两个列表:
a =[2;3;4;5;6]
b =[0;7;8;9;10]
我想创建以下列表理解,
c = [x for (x,y) in zip(a, b) if (x<y) else y]
这将返回c = [0;3;4;5;6]。取而代之的是返回syntax: expected "]"。
我试着从一张纸上复制一个函数,它是用样条节和系数来指定的。在找到后,给出一个枕叶插值对象,从它的结和系数开始,我可以重新创建枕叶插值。但是,对于本文指定的函数,这种方法失败了。为了复制枕形插值,我可以这样做:
using PyCall, PyPlot, Random
Random.seed!(5)
sp = pyimport("scipy.interpolate")
x = LinRange(0,1,50)
y = (0.9 .+ 0.1rand(length(x))).*sin.(2*pi*(x.-0.5))
t = collect(x[2:2:end-1]) # knots