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

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    (1).m文件 %输入的量:X

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

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

学习笔记 V1.0 2015/4/17 如何加速MATLAB代码运行 概述 本文源于LDPCC的MATLAB代码,即<CCSDS标准的LDPC编译码仿真>.由于代码的问题,在信息位长度很长(大于10000)情况下,代码无法正常运行或执行速度很慢.本文将叙述代码修改过程中的一系列手段,然对其加速原理不做探究 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/04/17 V1.0 初始版本 简介 本程序基于MATLAB 2014a 编写,本文档中提到的"MATL

之前建立了一个SVM-based Ordinal regression模型,一种特殊的多分类模型,就想通过可视化的方式展示模型分类的效果,对各个分类区域用不同颜色表示.可是,也看了很多代码,但基本都是展示二分类,当扩展成多分类时就会出现问题,所以我的论文最后就只好画了boundary的图了.今天在研究Random Forest时,找到了下面的demo的MATLAB代码,该代码很好的实现了各分类区域的颜色填充,效果非常漂亮. 下面是一个Demo代码:Demo.m %% generate data

取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,Kk)=exp(-(Ki-2)^2/8-(Kj-2)^2/8-(Kk-2)^2/8);                                 此公式为:K(u), ρ=3 end endend KONE = convn(ones(size(Img3D_mc,1),size(Img3D_mc,

做实验一直用的matlab代码,需要嵌入到java项目中,matlab代码拼拼凑凑不是很了解,投机取巧采用java调用matlab的方式解决. 1.    matlab版本:matlabR2014a 解决:matlab版本破解不完全是关键问题所在,基本的安装包以及破解包就不说了,这个是进一步破解的文件(链接:http://pan.baidu.com/s/1qYoMZE0 密码:wesu) 我的电脑是64位的,所以将将上图三个文件拷贝到D:\Program Files\MATLAB\R2014a\

转载请标明出处:专注matlab代码下载的网站http://www.downma.com/ 本文主要给大家分享使用matlab编写代码,完成课程设计.毕业设计或者研究项目时,matlab调试程序的技巧和方法. 快速完成一个项目,最简单的方法就是利用前人的开源代码,然后根据自己项目的具体需求和参数,对已有代码进行调试,并增加或删减部分功能,最终实现自己项目的全部功能.所谓"站在前人的肩膀上". 闲话少叙,我们先从最基本的matlab软件安装开始,已经成功安装matlab软件的可以直接跳过

昨天说了,今天要好好的来解释说明一下直方图均衡化.并且通过不调用histeq函数来实现直方图的均衡化. 一.直方图均衡化概述 直方图均衡化(Histogram Equalization) 又称直方图平坦化,实质上是对图像进行非线性拉伸,重新分配图像象元值,使一定灰度范围内象元值的数量大致相等.这样,原来直方图中间的峰顶部分对比度得到增强,而两侧的谷底部分对比度降低,输出图像的直方图是一个较平的分段直方图:如果输出数据分段值较小的话,会产生粗略分类的视觉效果.[1] 根据香农定理关于信息熵的定义:

labelme_to_dataset 指令的代码实现: show.py文件 #!E:\Anaconda3\python.exe import argparse import json import os import os.path as osp import PIL.Image import yaml from labelme import utils def main(): parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('jso

******************************************************** ***数据集下载地址 :http://pan.baidu.com/s/1geb8CQf**** ********************************************************* zhangtao1698@126.com 一次模式识别课中的关于SVM用法的一个简单的实例(训练集和测试集简单的划分): 一.实验目的 1．掌握支持向量机(SVM)的原理.核

需要用到listings宏包 使用方法: 导言区\usepackage{listings}\lstset{language=Matlab}      %代码语言使用的是matlab\lstset{breaklines}                   %自动将长的代码行换行排版\lstset{extendedchars=false}  %解决代码跨页时,章节标题,页眉等汉字不显示的问题 正文区:\begin{lstlisting}此处写下Matlab代码 \end{lstlisting}

论文:Frequency-tuned Salient Region Detection.CVPR.2009 MATLAB代码运行出错如下: Error using makecform>parseWPInput (line 389)Expected input number 2, PROPERTYNAME, to match one of these strings: AdaptedWhitePoint The input, ''whitepoint'', did not match any of

1.Gamma函数: Gamma函数matlab代码: x=:0.5:5syms t y=)*exp(-t),,inf) y=double(y) plot(x,y,) 图像如下: 2.lgΓ(x)函数 matlab代码: x=:0.1:5syms t y=)*exp(-t),,inf) y=log10(double(y)) plot(x,y,) 图形: Gamma分布: matlab代码: a=,b=0.5 syms c d=)*exp(-c),,inf) t=: g=b.^a*(t.^(a-)

1 安装java环境: http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 下载JDK最新版本并安装,CloudSim需要运行在jdk1.6以上版本. 以jdk1.6.0_24为例,默认的安装目录为C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_24. 设置环境变量: 新建系统变量JAVA_HOME,变量值设为JDK安装目录,即C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_24: 在P

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

https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446: Windows下对文件夹下所有图片批量重命名(附C++,python,matlab代码) 2017年06月09日 12:48:37 ZealCV 阅读数:8436    版权声明:本文为博主原创文章,欢迎转载,请注明出处 https://blog.csdn.net/u011574296/article/details/72956446 原文件夹 重命名之后 C++ #includ

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.