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B样条曲线

,因此在进行直线与圆弧转换过程中存在抖动问题),经常需要用到B样条曲线;其次,B样条曲线广泛应用于飞行器表面的描述。...一、近似拟合:当已知控制顶点坐标di、曲线的次数k以及基函数Ni,k(u),就可以确定B样条曲线的形状为: 注释:在已知控制点的坐标后,采用B样条曲线近似拟合曲线的重点是对基函数的递推,采用程序可以简单地都对这个问题进行处理...B样条曲线基函数的特点,如果节点的个数为m+1,P次基函数的个数为n+1,且基函数的次数为P,则m=n+p+1。...二、插值拟合(反求控制点坐标)主要的步骤为,根据曲线上相邻点的坐标,得到控制点的坐标,然后依据前边近似拟合的方法,得到3次B样条曲线。...3次B样条曲线在接头处的要求不同,得到控制点的过程也不一样,当接头处仅仅是需要曲线的一阶导数连续时,控制点可以很容易的得到: 其中,a,b是两个可以任意给定的系数。

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基于R统计软件的三次样条和平滑样条模型数据拟合及预测

p=9670 样条线是拟合非线性模型并从数据中学习非线性相互作用的一种方法。  三次样条  三次样条 具有连续的一阶和二阶导数。...我们通过应用基础函数来变换变量  并使用这些变换后的变量拟合模型, 向模型添加非线性, 使样条曲线能够拟合更平滑 。...the datasetagelims<-range(age)#Generating Test Dataage.grid<-seq(from=agelims[1], to = agelims[2])  三次样条...    R中使用函数拟合三次样条。...平滑样条线  我们在平滑样条曲线中的目的是通过添加粗糙度最小化误差函数 。 现在我们可以注意到,红线(即“平滑样条线”)更加摇摆不定,并且更灵活地拟合数据。这可能是由于高度的自由度所致。

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Python+Matplotlib绘制三次B样条曲线基函数图像

问题描述: 在计算机图形学课程中,B样条曲线属于重要教学内容之一。已知,m+n+1个控制点可以确定m+1段光滑拼接的n次B样条曲线,其中第i段(i=0,1,2,......,m)曲线上点的定义为 上式用来确定曲线上的一个点,其中 表示控制点,基函数的定义为 对基函数进行展开和化简可得,3次B样条曲线的4个基函数分别为 和贝塞尔曲线类似,B样条曲线的控制点确定曲线的大致形状...以端点性质为例,把t=0和t=1分别代入基函数定义和B样条曲线定义式,可得 下图分别是1段3次B样条曲线和3段光滑拼接的3次B样条曲线,可以看出,与上面推导的结论是相符的。...这一点也可以通过观察3次B样条曲线4个基函数的图像来验证,通过下面的函数图像可知,1段3次B样条曲线起点位置(t=0)由前3个控制点确定(权重或贡献分别为1/6、2/3、1/6),第4个控制点不起作用(...权重为0);1段3次B样条曲线的结束位置(t=1)由最后3个控制点确定(权重分别为1/6、2/3、1/6),第1个控制点不起作用(权重为0)。

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三次样条插值优缺点_matlab中三次样条差值

三次样条插值 分段线性插值的优点 : 计算简单、 稳定性好、 收敛性有保证且易在计算机上实 现 缺点 :它只能保证各小段曲线在连接点的连续性,却无法保证整条曲线的光 滑性,这就不能满足某些工程技术的要求...从20世纪60年代开始, 首先由于航空、 造船等工程设计的需要而发展起来所 谓样条 (Spline) 插值方法, 既保留了分段低次插值多项式的各种优点,又提高了 插值函数的光滑性。...今天, 样条插值方法已成为数值逼近的一个极其重要的分支, 在许多领域里得到越来越多广泛应用。 我们介绍应用最广的具二阶连续导数的三次样条插值函数。...一、三次样条插值函数的定义: 定 区 间 ] , [ b a 上 的 个 节 点 b x x x a n       1 0 和 这 些 点 上 的 函 数 值 ) , , 1 , 0 (...则称 ) ( x S 为函数 ) ( x f 关于节点的 n x x x , , , 1 0  三次样条插值函数。 二、边界问题的提出与类型 单靠一个函数表是不能完全构造出一个 三次样条插值函数。

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Python+OpenGL绘制任意长度和次数的B样条曲线

相关知识: 对于给定的m+n+1个控制点,可以绘制m+1段光滑拼接的n次B样条曲线,每段曲线上点的位置由n+1个控制点决定,其中第i段曲线上参数t(0<=t<=1)对应的点为 上面的式子用来计算第i...段曲线上的一个点,其中,基函数定义为 任务描述: 编写Python程序,调用OpenGL,绘制B样条曲线。...在空白处单击鼠标左键可以增加控制点并延长B样条曲线,鼠标左键单击某个控制点选中之后可以移动其位置以影响局部曲线形状,鼠标右键单击最后一个控制点可以将其删除。...按下键盘上数字1可以绘制一次B样条曲线,按数字2绘制二次B样条曲线,按数字3绘制三次B样条曲线。...另外,上面的代码严格按照B样条曲线的定义进行编写,重复计算基函数值会导致效率略低,可以使用Numpy进行改写和优化,过几天再推送相关代码。

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使用python求解二次规划的问题

Python中支持Convex Optimization(凸规划)的模块为CVXOPT,其安装方式为: pip install cvxopt 一、数学基础 二次二次型(quadratic form)...:n个变量的二次多项式称为二次型,即在一个多项式中,未知数的个数为任意多个,但每一项的次数都为2的多项式。...成立,则称f(X)为半正定二次型,A为半正定矩阵。 3.二次规划问题 二次规划是指,带有二次型目标函数和约束条件的最优化问题。其标准形式如下: ? 即在Gx<h 和Ax=b的约束下,最小化目标函数。...二、python程序求解 工具包:Cvxopt python 凸优化包 函数原型:Cvxopt.solvers.qp(P,q,G,h,A,b) P,q,G,h,A,b的含义参见上面的二次规划问题标准形式...以上这篇使用python求解二次规划的问题就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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R语言中的广义线性模型(GLM)和广义相加模型(GAM):多元(平滑)回归分析保险资金投资组合信用风险敞口

显然,我们在这里缺少了一些东西,让我们使用样条曲线平滑这两个变量, 使用加法平滑函数,我们获得了一个对称图(由于加法特性) ? 而带有二元样条回归gam ?...我不能在广义线性模型中使用双变量样条,但是考虑到广义可加模型(现在绝对不是可加模型),它确实可以工作。更准确地说,投资组合的分布是这两个协变量的函数,如下所示 ?...语言模拟保险模型中分类器的ROC曲线不良表现 R语言分析负利率下金融市场:负利率和年金价值的变化 NBA体育决策中的数据挖掘分析:线性模型和蒙特卡罗模拟 基于R语言的lmer混合线性回归模型 Python...用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型 python用线性回归预测股票价格 R语言中Gibbs抽样的Bayesian简单线性回归 R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA...) R和Python机器学习:广义线性回归glm,样条glm,梯度增强,随机森林和深度学习模型分析 SPSS中的等级线性模型Multilevel linear models研究整容手术数据 用R语言用

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Scipy和Numpy的插值对比

本文针对scipy和numpy这两个python库的插值算法接口,来看下两者的不同实现方案。 插值算法 常用的插值算法比如线性插值,原理非常简单。...、给定函数的一次导数在端点处连续、给定函数的二次导数在端点处连续,再根据边界条件的不同取法,可以构造出不同的三次样条插值函数。...如下图所示就是三种不同的边界条件取法(图片来自于参考链接3): 接下来看下scipy中的线性插值和三次样条插值的接口调用方式,以及numpy中实现的线性插值的调用方式(numpy中未实现三次样条插值算法...,这也跟三次样条插值算法本身的约束条件有关系。...在python的scipy这个库中实现了线性插值算法和三次样条插值算法,而numpy库中实现了线性插值的算法,我们通过这两者的不同使用方式,来看下所得到的插值的结果。

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