B样条曲线介绍和实现(等值线平滑) 最近得到个任务是把之前的等值线光滑一下，思考良久决定用B样条去做平滑。虽然之前经常看到这个词条，但一直有正面接触，就趁着这次撸下来，做个总结吧。 B样条曲线B样条是通过逼近一组控制点生成的曲线，它有如下计算表示：其中是输入的一组n+1个控制点中第k个控制点。为B样条混合函数，是一种调和函数。中的k表示第k个混合函数，有多少个控制点就有多少个混
文章目录一、问题描述二、多种拟合条件(1)给定数据点与拟合误差(2)给定数据点与控制点个数三、拟合对比插值的优缺点(1)优点(2)缺点 一、问题描述 对于给定的一系列任意维数的数据点(维数大于1)，进行全局B样条拟合，使曲线满足一定连续性(C1、C2或更高阶连续)，同时支持多种拟合条件： (1)给定数据点与拟合误差； (2)给定数据点与控制点个数二、多种拟合条件(1)给定数据点与拟合误差
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2023-10-04 21:23:16
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在数学的子学科数值分析里，B-样条是样条曲线一种特殊的表示形式。它是B-样条基曲线的线性组合。B-样条是贝兹（贝塞尔）曲线的一种一般化，可以进一步推广为非均匀有理B样条(NURBS)，使得我们能给更多一般的几何体建造精确的模型。常数B样条常数B样条是最简单的样条。只定义在一个节点距离上，而且不是节点的函数。它只是不同节点段（knot span）的标志函数（
目录问题描述最小二乘法案例2其它拟合方法参考链接 问题描述按照我的理解，大概意思是一个 x 对应多个 y 的那种情况，如上图所示，由多条灰线，拟合成一条红线。举例理解如下，假设用一个温度传感器检测一个电机在每次冷启动（启动前已经停用多时，电机已经完全冷却）时的温度。当电机多次冷启动后，温度传感器记录下电机启动的多个温度曲线， 轴为时间，最后我的做法是，将时间序列 轴也就是具体时间转换为记录数据
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2023-11-05 11:20:26
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目标： • 学习使用不同的低通滤波器对图像进行模糊 • 使用自定义的滤波器对图像进行卷积(2D 卷积)
1、2D卷积
同一维信号一样，我们也可以对2D图像实施低通滤波（LPF），高通滤波（HPF）等，LPF帮我们去除噪音，模糊图像。HPF帮我们找到图像的边缘。
Opencv 提供的函数cv2.filter2D() 可以对一
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2024-01-09 17:33:02
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1、内容简介2462、内容说明b样条曲线（B-spline curve）是指在数学的子学科数值分析里的一种特殊的表示形式。它是B-样条基曲线的线性组合。由Isaac Jacob Schoenberg创造。B-样条是贝兹曲线(又称贝塞尔曲线)的一种一般化，可以进一步推广为非均匀有理B样条（NURBS），使得我们能给更多一般的几何体建造精确的模型。术
原创
2022-05-14 16:43:31
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摘要：本文介绍了在LabVIEW中使用B样条曲线拟合VI的方法，涵盖1D和2D等不同维度的曲线拟合。B样条是一种通过控制顶点和节点向量定义平滑曲线的数学工具，广泛应用于计算机辅助设计等领域。重点分析了Ramp Pattern.vi和B-Spline Fit.vi两个VI的功能特点、使用场景及注意事项，并对比了类似功能VI的适用性。LabVIEW通过图形化编程封装了B样条拟合的复杂计算，有效提升了工程设计和图形处理的效率。
没用过matlab，觉得excel又太那啥，朋友问了这个问题才去找的资料1. 第一种是进行多项式拟合，数学上可以证明，任意函数都可以表示为多项式形式。具体示例如下。###拟合年龄
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#定义x、y散点坐标
x = [10,20,30,40,50,60,70,80]
x = np.array(x)
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2023-06-19 13:23:18
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文章目录一、Canny边缘检测1.1高斯滤波器2.1梯度和方向3.1非极大值抑制4.1双阈值检测 一、Canny边缘检测Canny边缘检测器是一种被广泛使用的算法，并被认为是边缘检测最优的算法，该方法使用了比高斯差分算法更复杂的技巧，如多向灰度梯度和滞后阈值化步骤1.平滑图像：使用高斯滤波器与图像进行卷积，平滑图像，以减少边缘检测器上明显的噪声影响。 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。2.计
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2024-03-28 13:21:05
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平滑样条法样条平滑是一种关于一般类的强大而灵活的建模技术，应用包括多项式，周期，球面，薄板，L-和部分样条，以及更高级模型的概述，包括平滑样条线ANOVA，扩展和广义平滑样条ANOVA，矢量样条，非参数非线性回归，半参数回归和半参数混合效应模型。 平滑样条法样条 样条样条是一种分段的低阶多项式逼近函数，可应用于具有不同非线性度或者存在多个极值点的函数。它包含两类：多项式样条和光滑样条。多项式样条可
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2023-09-17 11:09:33
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随着数据科学和机器学习的发展，广义加性模型（GAM）和惩罚样条法的平滑曲线拟合成为了数据分析和建模中的重要工具。这些技术允许分析器在非线性关系中进行有效的插值和拟合。本文将详细探讨在 Python 中实现广义加性模型及惩罚样条法的平滑曲线拟合的过程，并记录下这个过程中遇到的一些问题及其解决方案。
首先，广义加性模型主要用于描述可以看作多个回归分量的模型，适合处理复杂的非线性关系。对比传统的线性回
作者：黄天元，复旦大学博士在读，目前研究涉及文本挖掘、社交网络分析和机器学习等。希望与大家分享学习经验，推广并加深R语言在业界的应用。之前模拟风控模型的时候，曾经想要做滑动窗口模型。因为当时我相信一个前提假设（现在也相信着）：随着时间的变化，每个变量的重要程度也会改变，而它们的组合关系的重要程度也会改变，符合的模型也会变化，模型参数最优值也会变化。时间窗口的确定，需要不断地尝试。模型哪些比较好，是
基于spss的曲线回归一、简介1、线性回归2、曲线回归3、非线性回归4、分类二、曲线回归1、曲线直线化2、曲线估计3、基本曲线的类型和特点（1）指数函数（2）对数函数（3）幂函数（4）双曲函数曲线：变形双曲线（5）S型曲线4、步骤三、基于spss的操作1、判断分布趋势2、曲线估计3、对拟合程度优秀模型进行检验4、总结参考文献： 一、简介 我们常用的回归分析包括线性回归，曲线回归和非线性回归。1、
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2024-03-15 15:33:56
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python作为一款可以简单方便地进行科学计算的语言，进行曲线拟合自然是必备的功能之一了。本文就如何进行曲线拟合进行讲解。本文需要进行拟合的数据为：x = np.arange(1, 31, 1)
y = np.array([20, 23, 26, 29, 32, 35, 38, 45, 53, 62, 73, 86, 101, 118, 138, 161, 188, 220, 257, 300,
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2023-09-18 19:49:04
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本文实例讲述了Python实现曲线拟合操作。分享给大家供大家参考，具体如下：这两天学习了用python来拟合曲线。一、环境配置本人比较比较懒，所以下载的全部是exe文件来安装，安装按照顺利来安装。自动会找到python的安装路径，一直点下一步就行。还有其他的两种安装方式：一种是解压，一种是pip。我没有尝试，就不乱说八道了。没有ArcGIS 环境的，可以不看下面这段话了。在配置环境时遇见一个小波折
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2023-08-30 22:22:14
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由于项目开发需要对等值线进行平滑处理，所以研究了线条的平滑算法，经研究查阅资料，可以使用三次B样条曲线方程对线条进行平滑处理，而平滑处理可分为近似拟合和插值拟合两种，两种拟合处理各有其优缺点，以下会做说明，可根据实际业务需要进行选取。本次项目开发最终选用了近似拟合算法处理。一、三次B样条曲线方程B样条曲线的总方程为：其中是控制曲线的特征点，则是K阶B样条基函数。三次B样条曲线方程中基函数为：其中表
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2024-05-10 16:55:41
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文章目录步骤1、在NovalIDE中安装插件SciToolbar。2、使用方法解释器设置无法启动的解决方案3、开发与调试调试与作为项目打开查看插件帮助4、设计自己的APP项目路径结构与启动文件设置代码编写帮助文件编写运行APP 步骤扩展工具箱的开发地址在NovalIDE的hzy15610046011分支下。 https://gitee.com/wekay/NovalIDE/tree/hzy156
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2024-02-04 21:20:15
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MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．
1 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n)
其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算．
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合：p=curvefit(‘Fun’,p0,xd
直方图是用于展示数据的分组分布状态的一种图形，用矩形的宽度和高度表示频数分布，通过直方图，用户可以很直观的看出数据分布的形状、中心位置以及数据的离散程度等。在python中一般采用matplotlib库的hist来绘制直方图，至于如何给直方图添加拟合曲线(密度函数曲线)，一般来说有以下两种方法。方法一：采用matplotlib中的mlab模块mlab模块是Python中强大的3D作图工具，立体感效
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2023-07-04 12:55:42
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目录一. 三维插值例题1二. 高维度插值拟合格式一格式二格式三格式四格式五例题2三. 单变量三次样条插值例题3例题4四. 多变量三次样条插值例题6一. 三维插值首先三维网格生成是利用meshgrid()函数，在MATLAB中调用格式如下：[x,y,z]=meshgrid(x1,y1,z1)
% x1,y1,z1为这三维数据所需要的分割形式，均以向量形式给出
%返回的x,y,z为网格的数据生成，也是
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2023-11-08 20:33:11
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