三次样条插值的fortran程序，压缩包里包括四个文件： 1.Mspline是主程序用来读取节点坐标、生成插值点、计算和输出结果。 2.Spline用来计算中间变量 3.用来计算插值点值 4.节点坐标文件 ============================================ 计算主要用2和3，1和4只是用来验证程序的。

亚像素边缘定位论文，提 出了一种基于小波变换的三次样条插值亚像素边缘检测的方法，不仅计算量小。其定位精度可以迭到亚像素级，且具有较好 的抗 噪性能 ，在机械零件 尺寸测量 中有很 高的应 用价值

样条插值 AKIMA_SOLINE 使用Akima迭代插值法生成内插样条曲线 CSPLINE 生成3次内插样条曲线 CUBIC_SPLINE 生成3阶内插多项式曲线 DETREND 返回最小二乘拟合曲线与输入数据的差值 HERMITE_SPLINE 使用荷尔米特插值法生成内插样条曲线 LINEAR_SPLINE 线性插值生成内插样条曲线 NOTAKNOT_SPLINE 生成3次光顺连续插值样条曲线 SPLINE 生成插值样条曲线 频域分析 FFTMAG 返回快速傅立叶变换后的幅值 FFTPHASE 返回快速傅立叶变换后的相位 FILTER 返回按指定格式滤波处理后的数据 FREQUENCY 返回快速傅立叶变换频率数 HAMMING 采用HAMMING窗处理数据 HANNING 采用HANNING窗处理数据 WELCH 采用WELCH窗处理数据 PSD 计算功率谱密度

C语言数据分析三次样条插值.cpp

该PPT讲述了数值分析中的重要方法，分段插值与样条插值来对数据点进行多项式拟合

三次均匀有理B样条插值曲线拟合原创-myselfB.m 三次均匀有理B样条插值拟合 通过四重节点办法算出控制点坐标，根据控制点拟合通过型值点的3次B样条曲线

matlab三次样条插值函数代码分析仪器信号的数据驱动和粗略到精细的基线校正 您可以使用此程序来实现对来自各种分析仪器（包括但不限于质谱仪，离子迁移谱仪和色谱仪）的信号进行基线自适应校正。 该算法通过自适应定位和去除高振幅频谱峰值，克服了经验模式分解算法的模式混合问题。 通过定性和定量分析，与传统的最小二乘拟合和稀疏表示相比，基于经验模态分解（DD-CF）的算法在处理时间和基线拟合效果上具有更好的优势。 同时，该算法的最大特点是无需用户干预即可实现质谱仪，色谱仪和离子迁移谱的数据驱动基线校正。 与传统算法相比，DD-CF算法具有更强的自适应能力。 有关该算法的详细信息，请参阅此算法的原始参考。（DOI：10.1016 / j.aca.2021.338386） 算法介绍 图1：DD-CF流程图 步骤1： 多项式拟合方法获得粗略基线 第2步： 三次样条插值以消除光谱峰 第三步： EMD并分离基线主导的IMF 第四步： 信号重建 如何使用 代码文件夹包含两个MATLAB脚本文件： DD_CF_v1.m是DD-CF算法的功能脚本； testCode.m是一个测试程序，该程序调用DD_CF_v1

利用差分进化算法进行机器人路径规划的方法，利用Z变换对采样点进行离散化处理，采用样条差值进行路径规划，即利用三次样条插值法对离散路径进行插值，生成的初始路径点集经过仿真处理后极大提高了机器移动速度不；仿真结果表明该方法可以解决大范围，复杂环境的机器人轨迹规划问题。

王仁宏老师的《数值逼近》word文档，第一章 Weierstrass定理与线性算子逼近　§1Weierstrass第一定理　§2Weierstrass第二定理　§3线性正算子与Korovkin定理　第一章习题第二章 一致逼近　§1Borel存在定理　§2最佳逼近定理　§3Tchebyshev最小零偏差多项式及其应用　§4最佳一致逼近的收敛速度估计　§5函数的构造性理论　§6代数多项式逼近理论中的有关结果　第二章习题第三章 多项式插值方法　§1Lagrange插值公式　§2Newton插值公式　§3插值余项　§4有限差分计算　§5等距结点上的插值公式　§6Hermite插值公式　§7多元多项式插值　第三章习题第四章 平方逼近　§1最小二乘法　§2空间L 　§3直交函数系与广义Fourier级数　§4直交函数结构公式　§5直交多项式的一般性质　§6直交多项式级数的收敛性　§7几种特殊的直交多项式　§8多元直交多项式　第四章习题第五章 数值积分　§1数值积分的一般概念　§2Newton-Cotes公式　§3Romberg方法　§4Euler-Maclaurin公式　§5Gauss型求积公式　§6Gauss公式和Mehler公式　§7三角精度与周期函数的求积公式　§8奇异积分的计算　§9高维求积公式　第五章习题第六章 非线性逼近方法　§1非线性一致逼近　§2有理函数插值　§3Pade逼近方法　§4有理逼近的一些算法　§5Prony指数型函数逼近方法　第六章习题第七章 样条逼近方法　§1样条函数及其基本性质　§2B-样条及其性质　§3三次样条插值　§4多元样条　第七章习题第八章 曲线、曲面生成与逼近　§1简单的数据处理方法　§2累加弦长法　§3Bezier方法　§4B-样条方法　§5非均匀有理B-样条(NURBS) 　第八章习题主要参考书目

第三边界条件（周期边界）