JAVA双线性插值算法实现图片的缩写放大功能。本程序根据这个算法实现了图片的缩小功能，而且附带测试图片可以运行测试。

拉格朗日插值是多项式插值的一种。 n阶多项式插值需要n+1个点。 此方法产生与牛顿除法插值多项式相同的结果。 但是，在我看来，编写代码更容易。 参考： https : //en.wikipedia.org/wiki/Lagrange_polynomial

有时您的 1D 数据有间隙。 这可能是由于传感器故障或采样间隔不规则造成的。 在这种情况下，您可能希望对数据中的短间隙进行插值，但如果长时间没有数据存在，则不适合进行插值。 此函数对一维数据中的小间隙执行插值。 句法vq = interp1gap(v) vq = interp1gap(x,v,xq) vq = interp1gap(...,maxgapval) vq = interp1gap(...,'方法') vq = interp1gap(...,'interpval',vval) vq = interp1gap(...,'extrap',extrapval) 描述vq = interp1gap(v) 线性插值以给出 v 的未定义 (NaN) 值。 vq = interp1gap(x,v,xq) 进行插值以找到 vq，即向量或数组 xq 中的点处基础函数 v 的值。 vq =

牛顿插值方法的实现

用来进行曲线插值拟合，便于精确显示波形 clear all; clc; %采样频率 fs=8; %采样点数 n=fs*60; %建立时间向量 t=0:1/fs:(n-1)/fs; x_caiyang=sin(2*pi*1*t); plot(t,x_caiyang); grid on; hold on; %需要在两个采样点之间插入count_nihe个啮合点

针对高光谱遥感数据具有波段多,各光谱通道间连续,含数据信息量大,像元光谱曲线交叉并不甚多等特点,就分析光谱曲线特点之后,选择性的运用波段插值方法进行光谱重建,利用MATLAB 平台对多种插值算法进行了拟合实现。通过对比实验插值结果与原始数据,以及各插值算法插值精度,均方差和峰值信噪比等图像参数相互比较,显示用二次拟合的方法能够得到较好的拟合效果。

由低分辨率图像恢复高分辨率图像，使用三次插值方法，然后计算其PSNR

将一组X、Y坐标数据进行拟合计算，指定任意X值，则可以计算出对应的Y值（网上收集整理，VB6编程）

基于FFT加速插值的t-SNE（FIt-SNE） 介绍 t随机邻域嵌入（ ）是一种成功的用于降维和可视化高维数据集的方法。 t-SNE的一种流行是使用Barnes-Hut算法在每次梯度下降迭代时近似梯度。 我们加快了实现过程，如下所示： N体模拟的计算：我们不是使用Barnes-Hut逼近N体模拟，而是插值到等距网格上并使用FFT进行卷积，从而显着减少了每次梯度下降迭代时计算梯度的时间。 有关其工作原理的一些直观信息，请参见。 输入相似度的计算：我们不是使用优势点树来计算最近的邻居，而是使用库来近似最近的邻居。 邻居查找是多线程的，以利用具有多个内核的计算机。 与严格的``最近''邻居相比，使用``近''邻居更快，但也具有平滑效果，这对于嵌入某些数据集很有用（请参阅 ）。 如果需要细微的细节（例如，在识别小型集群中），请使用有利点树（在此实现中也是多线程的）。 查看我们的或以获取更

kriging(克里金方法_克里金插值算法）