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




(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
(1)拟合得到的曲线更加平滑(二阶导矢更小),给定的拟合误差越大,拟合得到曲线的二阶导矢越小,曲线越平滑。如下图,有序数据点分别由半径为20,10,5的圆弧离散化而来,分别对数据点进行3次B样条插值与3次B样条拟合(拟合误差取0.2)。可以看到,3次B样条插值则精确经过每一个数据点,但在圆弧连接处,二阶导矢波动较大;3次B样条拟合则精确经过起点与终点,但不保证经过其他数据点(拟合误差在0.2以内),在圆弧连接处,二阶导矢波动较小。



(2)B样条拟合相对于B样条插值,可能只需要更少的控制点与节点个数便可以表达大量的有序数据点。
(2)缺点
(1)B样条拟合计算量更大(主要是矩阵乘法,而矩阵乘法时间复杂度大),且需要多次迭代计算。
(2)B样条拟合不精确经过给定点(除了起点与终点),影响路径精度。
本文探讨了全局B样条拟合在高维数据处理中的应用,强调了其在保持曲线连续性(如C1、C2)的同时,支持不同拟合条件,如给定数据点与误差或控制点个数。相较于插值,B样条拟合提供更平滑的曲线,但计算量较大且不确保通过所有数据点。示例比较了拟合与插值在数据点处理上的差异,展示了拟合在平滑度和控制点效率方面的优势。
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