针对FDK算法重建图像异常耗时的问题,提出了一种极坐标反投影快速重建算法。根据三角函数对称性,64幅预处理后的投影数据在反投影过程中同时运算;在极坐标反投影数据映射到笛卡尔坐标时,利用像素位置相关参数的对称性,在不使用查表方法的情况下,使双线性插值的计算量大大减少。实验结果表明,采用这两种措施实现了FDK算法优化,与传统的FDK算法相比,重建速度提高8倍,采用CUDA技术,实现GPU对其加速,速度提高40倍,且均不产生新的误差。

矩阵插值（用邻居的平均值替换零元素）。 E = Minterp（矩阵，number_of_iterations）

拉格朗日和牛顿插值算法及matlab程序实现还进行了误差分析

实现一阶Keystone变换，包含三种方法，分别是DFT+IFFT方法，sinc插值方法和chirp-Z方法

双三次插值，matlab实现源码

为准确模拟黄河流域某矿区地层分布形态，选取80个地质云钻孔数据利用ArcMap分析数据特征，运用克里金方法插值过程中考虑变异函数模型和搜索步长数的影响，通过交叉验证确定最优插值方式，并通过三维可视化对结果进行展示。结果表明：采用普通克里格插值方法，参数选择高斯模型、步长数9插值精度最高。多模型参数比较的结果可应用于类似矿区地层分布的研究。

最小估计方差,即克里格方差计算式如下: Z*(x) 用变差函数表示如下： （4）普通克里格方差 Kriging法 普通克里格插值

牛顿插值matlab源代码KDL_IK_rr_bridge 用于KDL逆运动学求解器的MATLAB RR桥 运行KDL_IK_RR.m托管服务。 在另一个MATLAB实例中运行testIK_RR.m来验证连接。 使用vs2015 MEX构建的KDL库和使用TDM-GCC-64构建的KDL库在另一个环境中，您可能需要从源代码重建KDL和mex函数。 KDL： 构建KDL之后： 将orocos-kdld.lib放在RR网桥根文件夹中 将KDL * .cpp文件和头文件放在RR桥根文件夹中。 将实用程序文件夹和Eigen文件夹也放置在RR网桥根文件夹中。 4）运行以下：MEX ik_solver_kdl.cpp stdafx.cpp articulatedbodyinertia.cpp chain.cpp chaindynparam.cpp chainfksolverpos_recursive.cpp chainfksolvervel_recursive.cpp chainidsolver_recursive_newton_euler.cpp chainidsolver_vereshchag

普通克里金算法实现，使用java进行的一个普通克里金算法实现，本代码开源

更快的一维线性插值：'interp1qr' 按照公式yi = y1 +（y2-y1）/（x2-x1）*（xi-x1），使用'x'和'y'对'xi'点进行一维线性插值，得到'yi'。 变量： - 'x' 是列向量 [mx 1]，单调递增。 -“ y”是矩阵[mxn]，对应于“ x”。 - 'xi' 是列向量 [px 1]，按任何顺序排列。 - 'yi' 是矩阵 [pxn]，对应于 'xi'。 它具有与内置 MATLAB 函数“interp1q”相同的功能（有关详细信息，请参阅 MATLAB 帮助）。 它的运行速度至少比“interp1q”快 3 倍，比“interp1”快 8 倍，并且随着 m=length(x) 的增加，速度提高了 10 倍以上（参见附加的性能图）。 与“ interp1q”一样，此功能不进行输入检查。 要正常工作，用户必须注意以下事项： -'x'必须是单调递增