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matlab函数作用,matlab 函数

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。...MATLAB中函数为interp1,其调用格式为: yi= interp1(x,y,xi,’method’) 其中x,y为点,yi为在被点xi处结果;x,y为向量, ‘method...’表示采用方法,MATLAB提供方法有几种: ‘method’是最邻近, ‘linear’线性; ‘spline’三次样条; ‘cubic’立方.缺省时表示线性 注意:所有的方法都要求...x是单调,并且xi不能够超过x范围。...例如:在一 天24小时内,从零点开始每间隔2小时测得环境温度数据分别为 12,9,9,1,0,18 ,24,28,27,25,20,18,15,13, 推测中午12点(即13点)时温度. x=0:2

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Unity【Lerp & Slerp】- 线性与球形区别

在Unity向量Vector和四元数Quaternion类中,均包含线性Lerp和球形Slerp函数,那么两者之间有何区别,通过下面的例子进行观察: 图一中黄色线与红色线相交点是从点...A到点B进行线性值得出结果,图二则是球形值得出结果,或许称之为弧形值更容易理解。...二者区别从图中可以明显看出,从四元数角度来看,线性每帧得出旋转结果是不均匀,从代数角度思考,如果两个单位四元数之间进行,如图一中线性,得到四元数并不是单位四元数,因此球形值更为合理...坐标和Rotation旋转进行运算时, 通常用Vector3中函数去处理Position,用Quaternion中函数去处理Rotation。...如果我们使用Vector3中函数去处理Rotation,则会出现如下这种情况: 代码如下: using UnityEngine; using System.Collections; public

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matlab自带函数interp1几种方法

法又称“内插法”,是利用函数f (x)在某区间中已知若干点函数值,作出适当特定函数,在区间其他点上用这特定函数作为函数f (x)近似,这种方法称为法。...如果这特定函数是多项式,就称它为多项式。 线性法 线性法是指使用连接两个已知量直线来确定在这两个已知量之间一个未知量方法。...xi,’method’) 其中x,y为点,yi为在被点xi处结果;x,y为向量, ‘method’表示采用方法,MATLAB提供方法有几种...(2) Spline三次样条是所有方法中运行耗时最长函数及其一二阶导函数都连续,是最光滑方法。占用内存比cubic方法小,但是已知数据分布不均匀时候可能出现异常结果。...用指定方法,但返回结果为分段多项式 Method 方法描述 ‘nearest’ 最邻近:点处函数值与点最邻近已知点函数值相等 ‘liner’ 分段线性点处函数值由连接其最邻近两侧点线性函数预测

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透视矫正秘密

想要了解什么是“透视矫正”,先要知道什么是发生在流水线光栅化阶段,这一阶段将根据三角形三个顶点顶点属性(坐标、法线、UV、颜色等)决定其中每一个像素属性。 ?...最简单办法就是线性,所以我们先来了解一下什么是线性变换。...如果2个变量之间可以用y=kx+b表示,那么x和y就是线性相关,从x变换到y就是线性变换,比如下图中,每个顶点乘上一个同维度线性矩阵,新形状保持了一些特性:平行线仍然是平行,各处密度均匀,原点不变...那什么是线性呢?即均匀地,比如线段中点一定是两端之和处以2,这个例子是一维,多维也是类似。下图中列举了顶点色和顶点法线线性。 ?...于是能够得出结论:在原始三角形上,位置线性相关,但在透视投影后屏幕三角形上,与Z比值与位置线性相关。

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matlab自带函数interp1四种方法

(2) Spline三次样条是所有方法中运行耗时最长函数及其一二阶导函数都连续,是最光滑方法。占用内存比cubic方法小,但是已知数据分布不均匀时候可能出现异常结果。...(3) Cubic三次多项式法中,函数及其一阶导数都是连续,所以结果比较光滑,速度比Spline快,但是占用内存最多。...(x,Y,xi,method) 用指定方法计算点xi上函数值 y=interp1(x,Y,xi,method,’extrap’) 对xi中超出已知点集点用指定方法计算函数值 y=interp1...用指定方法,但返回结果为分段多项式 Method 方法描述 ‘nearest’ 最邻近:点处函数值与点最邻近已知点函数值相等 ‘liner’ 分段线性点处函数值由连接其最邻近两侧点线性函数预测...Matlab中interp1默认方法。 ‘spline’ 样条:默认为三次样条

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python中griddata_利用griddata进行二维

有时候会碰到这种情况: 实际问题可以抽象为 \(z = f(x, y)\) 形式,而你只知道有限点 \((x_i,y_i,z_i)\),你又需要局部全数据,这时你就需要,一维方法网上很多...,不再赘述,这里仅介绍二维法 这里主要利用 scipy.interpolate 包里 griddata 函数 griddata(points, values, xi, method=’linear...第一维长度一样,是每个坐标的对应 \(z\) xi:需要空间,一般用 numpy.mgrid 函数生成后传入 method:方法 nearest linear cubic fill_value...# 目标 # 注意,这里和普通使用数组维度、下标不一样,是因为如果可视化的话,imshow坐标轴和一般不一样 x, y = np.mgrid[ end1:start1:step1 * 1j,...start2:end2:step2 * 1j] # grid就是结果,你想要区间每个点数据都在这个grid矩阵里 grid = griddata(points, values, (x, y

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OEEL高阶应用——反距离和克里金应用分析

简介 反距离(Inverse Distance Weighting,简称IDW)和克里金(Kriging)是常用地理信息系统(GIS)和空间数据分析中方法。...它们目标是在已知离散点数据集上,通过估计空间上未知点来创建连续表面。下面将分别对两种方法进行详细解释。 1. 反距离(IDW) 反距离是一种基于离散点之间距离方法。...另外,IDW方法对噪声较敏感,容易产生估计误差较大情况。 2. 克里金(Kriging) 克里金是一种基于空间自相关性方法。...它基本思想是在已知点之间建立空间相关模型,通过该模型来估计未知点。克里金方法使用了半变函数来描述已知点之间空间相关性。...根据半变函数不同形式,克里金可以分为简单克里金、普通克里金和泛克里金等多种变种。 克里金基本步骤如下: 1) 第一步是通过半变函数来估计空间相关性参数ÿ

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python数据处理——对pandas进行数据变频或实例

这里首先要介绍官方文档,对python有了进一步深度学习大家们应该会发现,网上不管csdn或者简书上还是什么地方,教程来源基本就是官方文档,所以英语只要还过去,推荐看官方文档,就算不够好,也可以只看它里面的...sample就够了 好了,不说废话,看我代码: import pandas as pd import numpy as np rng = pd.date_range('20180101', periods...2011-01-01 02:15:00 -1.509059 2011-01-01 03:00:00 -1.135632 Freq: 45T, dtype: float64 然后既然有下采样,那就要有值了...,用法如下所示: 这个是线性,当然还有向前填充(.bfill())向后填充(.pad()),可以还看这个官方文档啦,官方文档就是好 s = pd.Series([0, 1, np.nan..., 3]) s.interpolate() 0 0 1 1 2 2 3 3 dtype: float64 以上这篇python数据处理——对pandas进行数据变频或实例就是小编分享给大家全部内容了

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浅谈MemoryCache原生方式

TryGetValue(object key, out object result); protected virtual void Dispose(bool disposing); 但是你使用常规模式去...---- 但是看官们一般不会使用MemoryCache原生方法,而是使用位于同一命名空间 扩展方法Set。...这是怎样设计模式?IDisposable接口不是用来释放资源吗? 为啥要使用Dispose方法来向MemoryCache? 不能使用一个明确Commit方法吗?...---- 基于此现状,我们如果使用MemoryCache原生方法, 需要这样: var s = new MemoryCache(new MemoryCacheOptions { }); using...Last MemoryCache实现过程很奇葩 尽量使用带明确大括号范围using语法,C#8.0推出不带大括号using语法糖作用时刻在函数末尾,会带来误导。

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RBF 理论与应用

在机器学习中,RBF 常被用作支持向量机核函数。而我们在这里主要讨论 RBF 应用于情况。 什么是 # (Interpolation)是一种函数拟合方式3。...这里函数 s(x) 需要满足条件 s(x_{i}) = f_{i} ,也就是说,这个函数必须精确匹配到给定观测。这里需要提一下「」和「逼近」这两种拟合方式区别。...在知道红色通道颜色计算方式,蓝绿通道计算方法就显而易见了,我们可以将其合并成一个矩阵计算: 图片 类似地,我们将上式写为: \Phi \Lambda = \mathrm{S} 因此: \Lambda...运行起来,场景中 3 个方块相当于上面提到采样点 x ,而场景中 5 个球就是待求解 y ,拖动这些球就可以看到它们在不同位置结果了: 图片 总结 # RBF 是一个常用方法,除了这种简单颜色之外...,还能被用于网格变形等场合(其实就是将 s_i 设为位置偏移),理解了上面这些原理,其他场景也就都能触类旁通了。

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变速中“时间”选择

一、定义 是指在两个已知之间填充未知数据过程 时间 是时间 二、分类与比较 三、tip 光流法虽然很好,但是限制也很大,必须要 对比非常大 画面,才能够实现最佳光流效果,否则就会出现畸变现象...通常在加速之后突然实现短暂光流升格,可以实现非常炫酷画面。 光流能够算帧,但是实际上拍摄时候还是 要尽可能拍最高帧率 ,这样的话,光流能够有足够帧来进行分析,来实现更加好效果。...帧混合更多用在快放上面。可实现类似于动态模糊感觉,视觉上也会比帧采样要很多。 ---- [参考] 【剪辑中那些关于变速技巧!】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/40174821 【视频变速时间方式核心原理,你懂吗?】...https://zhuanlan.zhihu.com/p/67327108 【更改剪辑持续时间和速度】https://helpx.adobe.com/cn/premiere-pro/using/duration-speed.html

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Scipy和Numpy对比

本文针对scipy和numpy这两个python库算法接口,来看下两者不同实现方案。 算法 常用算法比如线性,原理非常简单。...如下图所示就是三种不同边界条件取法(图片来自于参考链接3): 接下来看下scipy中线性和三次样条接口调用方式,以及numpy中实现线性调用方式(numpy中未实现三次样条算法...: 在这个结果中我们发现,numpy线性和scipy线性所得到结果是一样,而scipy三次样条曲线显然要比线性值更加平滑一些,这也跟三次样条算法本身约束条件有关系。...总结概要 线性和三次样条都是非常常用算法,使用法,可以帮助我们对离散样本信息进行扩展,得到样本信息中所不包含样本点信息。...在pythonscipy这个库中实现了线性算法和三次样条算法,而numpy库中实现了线性算法,我们通过这两者不同使用方式,来看下所得到结果。

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NV12最近邻居缩放和双线性缩放

导言本文是一个优化NV12图像缩放程序。有不同类型图像缩放算法。它图像缩放算法复杂性与图像质量损失和性能低下有关。我决定选择最简单“最近邻居”和双线性,以调整NV12图像大小。...在你阅读我提示之前。你需要对格式有一些基本概念。并且知道什么是缩放算法。如果您之前厌倦了RGBA格式图像比例,您会更容易理解我程序是如何工作。...total_length = ylen + ulen + vlen = ylen * 3 / 2每四个Y匹配相同U和V。...例如:Y00 Y01 Y10 Y11 份额 U00 和 V00Y20 Y21 Y30 Y31共享U10和V10算法最近复制代码srcX = dstX * (srcWidth / dstWidth)...该算法只需使用“四舍五入”,将源图像中最近像素存储在dest图像数组中。因此,效果不会很大,通常会有一些严重马赛克。双线性双线性同时使用小数部分和整数,根据四个像素计算最终像素

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Unity3d:实现自己Dotween,C#扩展方法,旋转,移动

public tween(string type, Transform trans, Vector3 tar, float ti,int ploops = 1) 把每次dotween要操作tranform...,tween类型(移动,旋转,缩放等),目标位置(角度),总共运动时间组装成tween返回 Mono单例类中开启协程做 旋转 在协程中运算,float f = myTween.time; f...myTween.m_rotation, myTween.m_tarRotation, 1.0f-f/myTween.time); tranfrom当前四元数 = 运动开始时 与 目标的差值 ,1.0f-f/myTween.time 在每帧越来越靠近...} } } myTween.OnComplete(); } 移动...//总长度/时间 = 每秒要移动长度 ,然后每帧移动长度 = 每秒要移动长度 *Time.deltaTime public static IEnumerator UniversalVector3Iter

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