clear;close all;clc %% 构造信号 t = 0:0.001:1; y = 2*sin(2*pi*15*t) + 4*sin(2*pi*10*t).*sin(2*pi*t/10) + sin(2*pi*5*t); %% findpeaks 求极值点 [~,indmax] = findpeaks(y); % 极大值点 [~,indmin] = findpeaks(-y); % 极小值点 %% 一阶差分法求极值点 % d = diff(y)
插值一定是单值函数，就是一个插值的点只会对应一个函数值，但是有时候一个数据点会对应2个（函数）值。 比如测量生产的布料的纤维长度和承受力： 插值就是找自变量和函数之间的函数关系式，可以利用反插值进行做，但是即便是利用反插值的方法，也可能会遇到多值的问题。这样的话，插值就做
插值与拟合 插值：求过已知有限个数据点的近似函数。 拟合：已知有限个数据点，求近似函数，可不过已知数据点，只要求在某种意义 下它在这些点上的总偏差最小。 拟合来找关系、做预测 插值问题不一定得到近似函数的表达式 拟合： 代码如下 clear clc x=[19, 25, 31,38,44]'; y=[19.0
public static int binarySearch(int[] arr, int left, int right, int findVal) { System.out.println("二分查找被调用~"); // 当 left > right 时，说明递归整个数组，但是没有找到 if (left > right) { return -1; } int mid = (left + right) / 2; int midVal = a
呃怎么感觉很裸啊（ 题意是让求生成树边权之和的期望，那么我们只需要算出所有生成树的边权之和除以生成树边数即可。 由于是求和，我们只需要计算出每条边对答案的贡献即可。 我们知道一个完全图有 \(n^{n-2}\) 棵生成树，那么每条边在其中出现过多少次呢？ 很容易发现每一条边的地位是相同
题目大意 一张有 \(n\) 个节点的完全图，再给出这张图的一棵生成树，问该图有多少颗生成树和这颗生成树的公共边总共有 \(k\) 条，求助 \(0 \leq k \leq n-1\) 时所有 \(k\) 的答案。 做法 首先我们知道矩阵树定理求的是 所有生成树的边权之积的和。 那么我们设树边的边权为 \(x\)，非树边
例题：【模板】拉格朗日插值 给你 \(n\) 个点 \((x_i, y_i)\)，将过这 \(n\) 个点的最多 \(n-1\) 次的多项式记为 \(f(x)\)，求 \(f(k)\) 的值。 方法 1：待定系数法 设 \(f(x) = \displaystyle\sum_{i=1}^{n-1}a_x x^i\) ，将每个 \(x_i\) 代入 \(f(x)\)，有 \(f(x_i) = y_i\)，这样就可以
数据分析 数据清洗：缺失值处理、1删除记录 2数据插补 3不处理 数据在https://book.tipdm.org/jc/219 中的资源包中数据和代码chapter4\demo\data\catering_sale.xls 常见插补方法 插值法-拉格朗日插值法 根据数学知识可知，对于平面上已知的n个点（无两点在一条直线上可以找到n-1次
为什么三角形就够了 实际对于 3D 来说肯定全是基于三角形的 geometry - OpenGL: Is it more efficient to use GL_QUADS or GL_TRIANGLES? - Stack Overflow，显卡也全部用重心坐标和 AABB 来填充三角形的。 三角形线框模式和非三角形线框模式（GUI、CAD），也很容易实现，使用 bresenh
看了半天巨神 \(\color{red}{C}\color{black}{Yjian}\) 的题解才终于想明白。 规定变量： 题中\(d\to k\) 题中\(n\to m\) (下文的 \(n\) 制作未知数 令 \(F(n)=\sum_{i=1}^ni^k\) ， \(g(n)=\sum_{i=1}^ni^k[\gcd(n,i)=1]\) ，那么莫比乌斯反演，有 \[F(n)=\sum_{d|n}d^kg(\frac{n}{d})
反距离权重法插值 即IDW(Inverse Distance Weight) ，也可以称为距离倒数乘方法。计算一个格网结点时给予一个特定数据点的权值与指定方次的从结点到观测点的该结点被赋予距离倒数成比例。 1、选取气象站点的点矢量数据进行插值 2、在ArcGIS中“Spatial Analyst工具”——插值
0.多点求值 描述：给定 \(n\) 阶多项式 \(f(x)\)，求其 \(m\) 个点值 \(f(a_1),\dots,f(a_m)\)。 乍一看这个东西似乎是不太可做的，我们先考虑如何缩小问题规模也就是多项式阶数。 根据因式定理我们知道一个被 \((x-a)\) 整除的多项式在 \(a\) 处的点值为 \(0\)，考虑通过这种方式转化问
numpy： np.array是构造一个相同的一维数组 ndim是输出a 是一个几维数组 size是输出数组中元素数量 dtype是输出元素类型 shape会输出数组结构，例如2*2这种 ravel使b转变为一维数组 np.zero(4)是构造一个一维数组，用零填充 np.zeros((2,2))是构造一个二维数组，用零填充 np.o
目录 重心坐标 应用纹理 1.纹理分辨率很小 2.纹理分辨率过大 纹理的应用 颜色 环境贴图（Environment Map） 法线贴图 凹凸贴图 位移贴图 三维纹理和三维噪声 着色信息的记录 学习视频来源 GAMES101-现代计算机图形学入门-闫令琪_哔哩哔哩_bilibili 上一节解释了纹理映射中三角形
//插值查找 ------ 有序数组 int InsertValueSearch(vector<int>arr, int left, int right, int val) { //cout << "插值查找被调用" << endl; if (left > right||val<arr[0]||val>arr[arr.size()-1]) { return - 1; }
主要是记录重心拉格朗日插值。 最初的拉差： \[f(x) = \sum\limits_{i=1}^n y_i \prod\limits_{j\neq i} \dfrac {x - x_j}{x_i - x_j} \]变一下柿子： \[\begin{aligned}f(x) &= \sum\limits_{i=1}^n y_i \dfrac {\prod\limits_{j=1}^n(x-x_j)}{(x - x_i)\prod\limits_{j\neq i}(
最邻近插值算法和双线性插值算法——图像缩放 ...如果原图为5*5，缩放后的图为3*3，那么缩放后的图的像素点(1,1)对应的就是原图中([5/3 * 1], [5/3 * 1]) = ([0.6], [0.6]) = (1,1) 像素点对应的像素值... 图像插值算法总结 ...自适应的方法可以根据插值的内容来改变（尖锐的边缘或者是
v-once 不会根据数据改变而改变，比如在控制台更改数据的话，页面不会随之变换。 <div id = "app"> <h2>{{message}}</h2> <h2 v-once>{{message}}</h2> </div> <script src="../js/vue.min.js"></script> <script> const
01 有限元法 有限元方法的基础是变分原理和加权余量法，其基本求解思想是把计算域划分为有限个互不重叠的单元，在每个单元内，选择一些合适的节点作为求解函数的插值点，将微分方程中的变量改写成由各变量或其导数的节点值与所选用的插值函数组成的线性表达式，借助于变分原理或加权余量
3D mesh重建001- CVPR2021-Self -Supervised 3D Mesh Reconstruction from Single Images 文章目录 0 摘要 1 介绍 2 相关工作 3 方法 3.1differentiabale rendering 3.2重建模型* 3.3 自监督重建 3.3.1 2D监督 3.3.2 插值一致性 3.3.3 Landmark一致性 3.3
MeteoInfo-Java解析与绘图教程(六) 这一节主要说的是我们取到自动站的数据,如何通过插值,转化成格点数据,并绘制图层 //从数据库查询cimiss数据 List<Map<String,Object>> list = DBUtil.getMapList("SELECT * FROM mete_stationpar_data_2021 WHERE DataTime =
开源项目，地址： https://github.com/osuushi/Smooth.js 原理很简单，将一个关键点坐标数组传给它，它就通过几个可选的算法对数据进行插值。 之后，我们在插值后变得更丰满的数据之上画图， 看起来自然就更平滑了。 例如下图，给定A，B，C， 默认情况下它会按照类似抛物线的方式给出插值。 插
ArcGIS中如何使用协同克里金插值（co-kriging interplotation ）对气象数据插值 ANUSPLIN气象站点数据插值局限性百度搜索ArcGIS 克里金插值搭建梯子搜索ArcGIS co-krigingArcGIS协同克里金插值（co-kriging interplotation）实现 ANUSPLIN气象站点数据插值局限性 唉，虽然ANUSPLIN
题目 实现n次拉格朗日插值多项式L(x)的计算，插值函数原型为int lagPolynomial(int n, double* X, double* Y, double* a),其中X为插值节点数组$x_0$ 实现 拉格朗日插值多项式可表示为，\(L(x)=\sum_{j=0}^{n} y_jl_j(x)\) [1]中给出拉格朗日基函数的形式，考虑\(l_0(x)\) \[l_0(x)=(\fr
1. 介绍 在我们开始之前，先对必要的背景知识做一些简单的铺垫。LUT 是 Lookup Table 的缩写，在图像处理方面，LUT 可以用来完成类似滤镜的效果，其原理本质上就是一个映射关系，输入颜色 (r, g, b)，通过 LUT 去查找，得到一个新的颜色 (R, G, B)，则完成了一次映射操作。 LUT 又分为 1D LUT 和
