update on : 20.6.14 直接上代码，多的不再说了。 1、写一个Base函数 文件保存为Base.m文件 function result = Base(i,k,u,t) %第i段k次B样条基,Deboor递推递归算法 %t为变量,u(i)<=t<u(i+1),k=0时result=1;
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2016-10-03 11:48:00
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刀具切削轨迹的运行速度(进给速度)对加工质量、加工效率和刀具寿命有很大影响。本期就和大家聊聊进给速度控制这一话题。1. 曲线加工的进给偏差决定加工进给率大小的基本因素是刀具每齿切削的铁屑厚度h。它应当与刀具能力、工件材料、加工工况相匹配。当刀具和走刀路径不变，这个基本因素h可通过系数转化为每齿进给量fz。如果在曲线加工时刀具轨迹执行直线加工的进给率Vf=fz×z×n(其中Z为刀具有效齿数
原创
2022-06-09 13:41:05
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参考大牛的文章自己实现一下B样条插值曲线。 实现功能如下：给定一些散点，绘制一条曲线经过这些点。可以添加散点。可以移动散点。可以删除最后一个点。参考文献：http://www.whudj.cn/?p=623 插值原理http://www.whudj.cn/?p=465 B样条定义http://www.whudj.cn/?p=647 层数估算https://zhuanlan.zhihu.com/p/
B样条是对贝塞尔曲线的一种扩展，包含两个贝塞尔曲线不具有的优点：1. B样条的多项式次数可以独立于控制点数目，而贝塞尔曲线次数和控制点是紧密相关的。2. B样条允许局部控制曲线或曲面生成。B样条曲线生成的关键是构造出基函数，下面提供了二次、三次和四次三种基函数来进行B样条曲线生成。matlab代码如下：clear all;
close all;
clc;
p =ginput(); %至少点
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2023-07-03 23:50:35
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一、为什么需要非均匀量化？tensorflow,pytorch 等框架下也有量化操作，通常是为了减少权重存储空间，有利于部署移动端。但是基于数字电路的量化只能是均匀的，那么为什么还要研究非均匀量化呢？忆阻器的电导权重是模拟量，本身具备非均匀量化的可能性，而且忆阻器电导的中间值比较不稳定，均匀量化的时候很难精确。神经网络的权重本身是非均匀分布的，在密集的地方多取点，稀疏的地方少取点，量化后的误差会更
#include<opencv2/core/core.hpp> #include<opencv2/imgproc/imgproc.hpp> #include<opencv2/highgui/highgui.hpp> #include<opencv2/opencv.hpp> #include<bits
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2020-09-06 10:57:00
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# Java B样条
在计算机图形学和计算机辅助设计领域，B样条曲线是一种常用的数学工具，用于平滑插值和曲线拟合。B样条曲线是一种基于控制点的表示方法，它可以通过一系列控制点来确定曲线的形状。在本文中，我们将介绍Java中如何实现B样条曲线，并给出相关的代码示例。
## B样条曲线的定义
B样条曲线是由一组控制点和一个节点向量确定的曲线。节点向量定义了参数空间上的节点，而控制点则决定了曲线在
原创
2023-08-04 11:53:14
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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
我有一堆坐标，它们是2D平面上固定的均匀三次B样条曲线的控制点。 我想使用Cairo调用绘制此曲线(在Python中，使用Cairo的Python绑定)，但是据我所知，Cairo仅支持Bézier曲线。 我也知道可以使用贝塞尔曲线来绘制两个控制点之间的B样条曲线的分段，但是我在任何地方都找不到确切的公式。 给定控制点的坐标，如何导出相应的贝塞尔曲线的控制点？ 有什么有效的算法吗？好的，所以我使用G
和上一篇文章【VTK】create spline points 一样，讨论spline points的生成。这一次，利用方法
原创
2022-08-09 18:41:59
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B样条曲线 B样条是使用更广泛的逼近样条类。B样条有两个贝塞尔样条所不具备的优点：1、B样条多项式次数可独立于控制点数目（有一定限制）；2、B样条允许局部控制曲线或曲面。缺点是B样条比贝塞尔样条更复杂。我们可以把沿B样条曲线的坐标位置的计算表示写成混合函数公式的表达式：  
1 B样条曲线1.1 B样条曲线方程B样条方法具有表示与设计自由型曲线曲面的强大功能，是形状数学描述的主流方法之一，另外B样条方法是目前工业产品几何定义国际标准——有理B样条方法 (NURBS)的基础。B样条方法兼备了Bezier方法的一切优点，包括几何不变性，仿射不变性等等，同时克服了Bezier方法中由于整体表示带来不具有局部性质的缺点（移动一个控制顶点将会影响整个曲线）。B样条曲线方程可表示
一. B样条函数B样条函数的MATLAB代码如下：S=spapi(k,x,y)
%k为用户选定的B样条阶次，一般以4和5居多例题1分别用B样条函数对y和f(x)中的自选数据进行5次B样条函数拟合，并与三次分段多项式样条函数拟合的结果相比较。解：MATLAB代码如下：clc;clear;
%%y函数部分
x0=[0,0.4,1,2,pi];
y0=sin(x0);
ezplot('sin(t)',
# Python B样条估计的实现
在数据拟合和插值过程中，B样条（B-spline）是一种非常实用的工具。作为一名刚入行的小白，学习如何在Python中实现B样条估计是一个良好的开始。本文将引导你了解整个过程，步骤以及所需的代码。
## 流程概览
下面是实现B样条估计的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 数据准备 | 收集并准备好用于拟合的数据点
文章目录说明B样条曲线代码 说明B样条曲线前面讲解了Bézier曲线，这个曲线有很多用处，但是也有不少缺点：一旦确定了特征多边形的顶点数(n+1个)，也就决定了曲线的阶次(n次)Bézier曲线或曲面的拼接比较复杂Bezier曲线或曲面不能作局部修改，移动一个控制顶点，整个曲线都会变化（因为每个Bernstein多项式在整个[0,1]区间上都有支撑（函数值不为0），并且曲线是这些函数的混合，所以
一、样条函数的定义样条函数属于分段光滑插值，他的基本思想是，在由两相邻节点所构成的每一个小区间内用低次多项式来逼近，并且在各结点的连接处又保证是光滑的(即导数连续)。设在区间[a,b]上给定一组结点X:,和一组对应的函数值。若函数S(x)满足下列条件：(1)在每一个子区间(k=1,2,...n)上，S(x)是一个不超过三次的多项式。(2)在每一个结点上满足S(xi)=yi,i=0,1,...,n。
最近在做数分大作业，因为对matlab不太熟悉，尝试用python来解大作业。首先，上题：捕捞机器人轨迹规划如下图3所示，水面捕捞机器人以船体的形式在水面上自动行驶，通过摄像机拍摄照片获得水面上漂浮物的坐标，驱动船体前进至所需位置捕捞。摄像机获取的信息为水面上每个区域的中心点(图(b))，由于摄像处理信息有延迟，且机器人船体行进过某区域时不便再次转向获取某水面信息，需要对行驶轨迹提前进行规划，以成
数值插入在离散数据的基础上补插连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况，估算出函数在其他点处的近似值。 一维插值一.插值函数经过样本点，拟合函数一般基于最小二乘法尽量靠近所有样本点穿过。常见插值方法有拉格朗日插值法、分段插值法、样条插值法: 1.拉格朗日插值多项式:当节点数n较大时，拉格朗日插值多项式次数较高，可能收敛
01 前言前文我们讲过图像中最常用的三种插值算法：最邻近插值、双线性插值、双三次插值。插值的本质，就是使用周围点的值来计算插值点的值，如下图所示，红点的值已知，黑点的值未知，那么通过一定算法，使用黑点周围红点的值来计算黑点的值，就是插值。在图像中也是类似的，整型坐标点的像素值已知，浮点型坐标点的像素值未知，所以如果想求浮点型坐标点的像素值，则需要使用其周围整型坐标点的像素值来计算，如下图
