sr_fx = [i**2 for i in sr_x] Nx = get_Newton_inter(sr_x, sr_fx) # 获得插值函数 tmp_x = [i for i in range(-50, 51)] # 测试用例 tmp_y = [Nx(i) for i in tmp_x] # 根据插值函数获得测试用例的纵坐标 ''' 画图 ''' plt.figure("I love china") ax1 = plt.subplot(...
先从x方向做两次单线性插值,得R1和R2,然后再在y方向做单线性插值: 因为在图像计算中,x1和x2,y1和y2都是相邻的点,导致x2-x1=1,y2-y1=1 最后得到的结果其实就是: f(i+u, j+v) = (1-u) * (1-v) * f(i, j) + (1-u) * v * f(i, j+1) + u * (1-v) * f(i+1, j) + ...
在Stata中,ipolate命令用于进行线性插值。此外,如果需要外推数据(即填补时间序列两端的数据),可以使用epolate选项。 准备需要用于线性插值的数据集: 假设你有一个包含缺失值的时间序列数据集,你可以使用import delimited命令导入CSV文件,或者使用Stata的数据编辑器手动输入数据。 编写Stata代码,使用找到的命令或函数对数据...
调用interp1的时候,默认的是分段线性插值y1=interp1(x,y,xx,'linear');subplot(2,2,1);plot(x,y,'o',xx,y1,'r')title('分段线性插值')% 临近插值y2=interp1(x,y,xx,'nearest');subplot(2,2,2);plot(x,y,'o',xx,y2,'r');title('临近插值')%球面线性插值y3=interp1(x,y,xx,'spline...
程序代码实现: return; end 1.等距输入数据点,分析在不同步长h=2,1,0.5,0.25,0.125情况下,分析拉格朗日曲线与原函数曲线的区别。 图1-1节点N=5时,原数据曲线与线性插值曲线比较 图1-2节点N=10时,原数据曲线与线性插值曲线比较 图1-3节点N=40时,原数据曲线与线性插值曲线比较 图1-4节点N=100时,原数据...
双线性插值,如下图所示,先在Q11和Q21之间做线性插值,求中点的像素值R1,同理求出R2,然后在R1和R2之间求插值,就可以得到需要新增的像素点P。 像素值的计算方法如下,有一点点数学基础的同学就能看明白什么意思,其实说白了就是在两点的连线上取中点,多取几次。 \begin{cases} f(x,y_{1}) \approx \frac...
牛顿插值算法核心代码: 牛顿插值算法核心代码: float newton(int n ,float x[],float f[],float m,float ff[]) { float a=1,b=1,s=0,p=0; for(int k = 0; k < n; k ++ ){ for(int j = 0;j <=k; j ++) { for(int i = 0;i <=k; i ++){ if(j!=i){ a=a*(x[j]-...
代码实践：双线性插值实战 在代码的世界里，我们通过读取图像、设置参数，然后对每个像素点进行预处理和插值计算。通过逐行、逐列的处理，双线性插值法为每个亚像素位置赋予了独特的色彩，提升图像的分辨率。然而，这只是软件层面的提升，实际应用时，结合相机标定和深度信息至关重要。亚像素化后的图像测量，...
双线性插值是实现亚像素图像的一种方法。它通过在像素点之间进行线性插值，如在Q11和Q21之间计算中点R1，再在R1和R2间进行进一步插值，生成新的像素点P。这个过程虽然计算量大，时间较长，不适合实时分析，但确实能显著提高图像测量的精度。双线性插值的计算公式基于两点连线上取中点的原理，将像素值的计算...
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