图像插值算法研究图像插值算法研究.pdf

插值matlab代码

mapboxgl 中插值表达式的应用场景.doc

对被噪声污染的正弦波信号进行频率估计是信号参数估计中的经典问题，目前国内外已提出不少方法。文献给出了在高斯白噪声中对正弦波信号频率进行似然估计算法，该算法能够达到卡拉美-罗限(CRB)，但计算量大，实现困难。FFT频率估计方法具有速度快、便于实时处理的特性而得到了广泛应用。但FFT频率估计方法得到的是离散频率值，当信号频率与FFT离散频率不重合时，由于FFT的“栅栏”效应，信号的实际频率应位于两条谱线之间。显然仅仅利用FFT幅度值估计信号频率难以满足精度要求，因此各种插值算法应运而生。文献给出了Rife算法，在对输入信号进行FFT运算后，利用谱线及其相邻的一根次大谱线进行插值来确定真实频率位置

Android使用Catmull_Rom插值算法画光滑曲线图源代码

griddata：matlab中的插值命令解析 griddata

资源包含文件：课程报告word+项目源码 人脸属性编辑是一个具有挑战性的图像处理任务，使用传统的图像处理软件手工编辑，操作成本高。深度特征插值方法是通过深度学习将图像空间非线性的语义映射到隐空间线性特征再进行语义属性编辑的技术。该方法通用性较强，不需要设计特定网络结构，图像处理的速度较快，效果也比较好。遗憾的是，该方法由于难以将特征完全解耦，导致线性插值之后生成图像模糊或者存在伪影。 详细介绍参考：https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125598963

dace工具箱代码，适用于普通克里金插值，其中对部分代码做了一些注释，方便看懂

2d_spline_cpp gsl 库没有任何 2d 插值例程。 在这里，我通过 cython 为 scipy 2d 插值例程 RectBivariateSpline 提供了一个 C++ 接口。 Scipy 使用 P. Dierckx 的 fitpack，请参见 。 我包装的两个 fortran 子程序是 splev 和 bispeu。 我在 netlib 上找不到 bispeu，这里的 fortran 代码取自的 scipy 源文件。 1d 和 2d 样条以 python/numpy/cython 速度设置，但以 c++/fortran 速度评估。 Personnaly 我使用 2d 样条和微分方程求解器，它需要在单个点重复样条评估，但可能在 (x,y) 处评估样条，其中 x 和 y 是数组，只需调用一次 fortran 子程序。 您必须修改 scipy_spline_1d 和 sc

为了提高时钟数据恢复电路(CDR)在高速多通道串行收发系统的性能，提出了一种应用于CDR电路中的新型相位插值电路，由4组差分对、4组数模转换器、公共负载电阻RL组成，通过数字滤波器输出互补的温度计码控制DAC输出电流的大小，实现对输入差分时钟的相位权重分配，从而达到128次相位插值，并利用输入级4相校正电路和输出占空比调整电路对差分信号进行整形优化。采用40 nm CMOS工艺实现，仿真结果表明插值器在工作频率1 GHz到6 GHz线性度良好，DNL最大不超过1.4 LSB，INL最大不超过1.5 LSB，已成功集成在多款SerDes电路。