光滑曲线拟合算法

优化了的过关键点的光滑曲线拟合算法 这个是我一个数学老师(教授,数学高手,经常自己做算法)给我的例子,用于多个离散点拟合光滑曲线的,他优化了追赶法,这个例子适用于闭合和不闭合两种情况。当时由于工程情况,写的急,代码不好看,但是很好用。为了方便传递参数,我做了一个链表,用时候根据自己情况可以修改,核心算法不动即可。class CFoldPoint{public:    double X;    double Y;}; 阅读详情
/* 二次抛物线法绘制曲线函数 */

 

void paowuxian(int *x,int *y,int n,unsigned int k)

{
unsigned int i,j;
float t1,t2,t3,t,a,b,c,d,tx,ty;
*x=*(x+1);*(y)=*(y+1);
*(x+n+1)=*(x+n);*(y+n+1)=*(y+n);
t=0.5/k;
setcolor(10);
moveto(*(x+1),*(y+1));
for(i=0;i<n-1;i++)
{
for(j=1;j<k;j++)
{
t1=j*t;
t2=t1*t1;
t3=t2*t1;
a=4*t2-t1-4*t3;
b=1-10*t2+12*t3;
c=t1+8*t2-12*t3;
d=4*t3-2*t2;
tx=a*(*(x+i))+b*(*(x+i+1))+c*(*(x+i+2))+d*(*(x+i+3));
ty=a*(*(y+i))+b*(*(y+i+1))+c*(*(y+i+2))+d*(*(y+i+3));
lineto(tx,ty);
}
}
lineto(*(x+i+2),*(y+i+2));
}

/* 二次B样条法绘制曲线函数 */

void byangtiao(int *x,int *y,int n,unsigned int k)
{
unsigned int i,j;
float t,t1,t2,a,b,c,tx,ty;
*x=*(x+1);*y=*(y+1);
*(x+n+1)=*(x+n);*(y+n+1)=*(y+n);
t=1.0/k;
setcolor(13);
moveto((*x+(*(x+1)))/2.0,(*y+(*(y+1)))/2.0);
for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=1;j<k;j++)
{
t1=j*t;
t2=t1*t1;
a=(t2-2*t1+1)/2.0;
b=t1-t2+1/2.0;
c=t2/2.0;
tx=a*(*(x+i))+b*(*(x+i+1))+c*(*(x+i+2));
ty=a*(*(y+i))+b*(*(y+i+1))+c*(*(y+i+2));
lineto(tx,ty);
}
}
}

/*这个忘了是什么算法了。:)好像是叫三次参数样条法*/

void parspl(int p[][2],int n,int k)
{
int i,j;
float t1,t2,t3,t,a,b,c,d,x,y;
p[0][0]=p[1][0];p[0][1]=p[1][1];
p[n+1][0]=p[n][0];p[n+1][1]=p[n][1];
t=0.5/k;
moveto(p[1][0],p[1][1]+D);
for(i=0;i<n-1;i++)
{
for(j=1;j<k;j++)
{
t1=j*t;
t2=t1*t1;
t3=t2*t1;
a=4*t2-t1-4*t3;
b=1-10*t2+12*t3;
c=t1+8*t2-12*t3;
d=4*t3-2*t2;
x=a*p[i][0]+b*p[i+1][0]+c*p[i+2][0]+d*p[i+3][0];
y=a*p[i][1]+b*p[i+1][1]+c*p[i+2][1]+d*p[i+3][1];
lineto(x,y,15);
}
}
lineto(p[i+2][0],p[i+2][1],15);
}

MATLAB插值拟合:实现数据的光滑拟合和预测 接下来,设定插值的x坐标范围xi,并利用polyval函数进行多项式插值,得到插值的y坐标yi。然后,通过设定插值的x坐标范围xi,并利用interp1函数进行样条插值,得到插值的y坐标yi。然后,通过设定插值的x坐标范围xi,并利用interp1函数进行线性插值,得到插值的y坐标yi。因此,在进行插值拟合时,要根据具体问题和数据特点选择合适的插值方法,并对插值结果进行谨慎分析和评估。线性插值适用于简单的数据集,多项式插值可以通过调整阶数来灵活拟合数据,而样条插值则可以产生平滑的插值结果。 阅读详情

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