Python-B-spline-examples Python 中关于使用 Numpy、Scipy 和 Matplotlib 评估和插值 B 样条曲线及其比较的示例。 要求 Python 2.7.x 或 3.xx， 麻木 西比 Matplotlib 弄脏手 假设您已经对 B 样条曲线有所了解，否则请使用谷歌搜索或。 让我们考虑一个名为plist的 9 点列表： plist = [( 3 , 1 ), ( 2.5 , 4 ), ( 0 , 1 ), ( - 2.5 , 4 ),( - 3 , 0 ), ( - 2.5 , - 4 ), ( 0 , - 1 ), ( 2.5 , - 4 ), ( 3 , - 1 ),] 我们将做两件事： A. 绘制三次 B 样条曲线，其中plist是控制多边形。 B.查找（内插），并绘制B样条曲线，该曲线走线槽的plist点和或使用三次B样条曲

章节 Chapter 1 Introductory Ideas Chapter 2 Lagrangian Interpolates Chapter 3 Hermitian Interpolates Chapter 4 Polynomial Splines and Generalizations Chapter 5 Approximating Functions of Several Variables Chapter 6 Fundamentals for Variational Methods Chapter 7 The Finite Element Method Chapter 8 The Method of Collocation

三次B样条曲线的基函数为 G03(t)=16(-t^3+3t^2-3t+1) G13(t)=16(3t^3-6t^2+4) G23(t)=16(-3t^3+3t^2+3t+1) G33(t)=16t^3

B样条曲线的绘制 MFC VC++ 图形学实验

学习NURBS的一本超级实用的书籍，施法中编著，里面有详细的NRUBS有关的各种算法，德布尔算法、曲率计算、控制点计算、曲线曲面的正反求等等，书中配有各种算法的C++详细的代码

三次均匀B样条，一阶导数，二阶导数程序的matlab程序，三个文件独立分开 。

数值分析课程实验，三次样条插值，简单解法。（含实验报告） 仅供参考，还需要自己思考的哦

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贝塞尔曲线matlab代码CBSm 1.0.2 用于在潜在效用函数建模中使用Cubic Bezier Spline作为函数逼近器的MATLAB软件包。 虽然三次贝塞尔曲线（CBS）在图形软件行业中大量使用，但它也可以用作灵活的函数逼近工具给出了正确的约束。 CBS软件包提供了一种计算y值的方法给定适当约束的CBS曲线的ax值。 然后使用此方法来近似潜在效用在跨期选择和风险选择数据中发挥作用。 文件夹“ CBSm”包含运行所需的实际功能。 这是技术上唯一需要的文件夹。 将此文件夹添加到MATLAB路径中，您应该一切顺利。 文件夹“ examples”包含示例MATLAB脚本和数据，以显示如何使用文件夹“ CBSm”中的函数。 这仅是为了您的帮助，不是包装的必需部分。 文件夹“ java_src”包含CBSm内部函数“ CBScalc.class”的原始Java代码。 这是在这里，因此您可以根据需要查看源代码。 但这不是包装的必要部分因为编译后的代码“ CBScalc.class”已经位于文件夹“ CBSm”内。 在发布选项卡下可以找到最新的稳定版本。 有趣的演示视频： 引用：Lee，S.

自己用matlab编写的3次样条插值函数,绝对原创.