Wellesley, Massachusetts, А К Peters, Ltd., 1995. - 308 p., ISBN 1-56881-017-2. Library of Congress Cataloging-in-Publication Data.This is the continuation of One Dimensional Spline Interpolation Algorithms to two dimensions as mentioned in the postscript to that book. We again take the point of view that the nodes (only in the plane) and the values to be interpolated are fixed ahead of time and that no information on a possible underlying function is available.Contents: Preface. Spline Interpolation on Rectangular Grids. Polynomial Interpolation. Rectangular Grids and Product Interpolation. The Lagrange Form of the Bivariate Interpolating Polynomial. Polynomial Interpolation on Special Triangular Grids. Bilinear Spline Interpolation. Searching a Rectangular Grid. Bilinear Interpolation on Rectangles. Biquadratic Spline Interpolants. Knots the Same as Nodes. Knots Different from Nodes. Shape Preservation. A Local Quadratic Method of Interpolation. Bicubic Spline Interpolation. Bicubic Spline Interpolation on Rectangular Grids. Parametric Bicubic Spline Interpolation. Bicubic Hermite Spline Interpolation. Semi-Bicubic Hermite Spline Interpolation. Shape Preservation. Biquadratic Histosplines. Birational Spline Interpolants. Birational Spline Interpolants on Rectangular Grids. Birational Histosplines. Spline Interpolation for Arbitrarily Distributed Points. Global Methods without Triangulation. Existence Problems and Goal Setting. Shepard's Method. Hardy's Multiquadrics. Triangulations. Linear Spline Interpolants over Triangulations. The Approximation of First Partial Derivatives. Quadratic Spline Interpolants over Triangulations. Cubic Spline Interpolation over Triangulations. C1 Spline Interpolation of Degree Five on Triangulations. Postscript. A. Appendix. B. List of Subroutines. Bibliography. Index.

视觉导航是智能采棉机器人的基本技术之一。 棉田组成复杂，存在遮挡和照明，难以准确识别出犁沟，从而提取出导航线。 提出了一种基于水平样条分割的野外导航路径提取方法。 首先，通过OTSU阈值算法对RGB color.space中的彩色图像进行预处理，以分割犁沟的二值图像。棉田图像成分分为四类：犁沟（成分包括土地，枯萎的叶子等）。 。），棉纤维，棉的其他器官和外部区域或阻塞物。 通过利用HSV模型的色相和值的显着差异，作者将阈值分为两个步骤。 首先，他们在S通道中分割棉绒，然后在棉线区域之外的区域中在V.通道中分割犁沟。 另外，需要形态学处理以滤出小的噪声区域。 其次，水平样条用于分割二值图像。 作者检测水平样条中的连通区域，并合并由棉毛或附近大连通区域中的亮点引起的孤立的小区域，从而获得犁沟的连通区域。 第三，根据相邻导航线候选之间的距离较小的原理，以图像底部的中心为起点，并从连通域的中点开始依次选择候选点。 最后，作者对连接域的数量进行计数，并计算连接域边界线的参数变化，以确保机器人是否到达了野外或遇到障碍物。 如果没有异常，则使用minimum.squares方法由导航点拟合导航路径。

一个基于C#利用 a set of 2D points 绘制Cubic Spline曲线的源码例子。

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

格兰杰因果matlab代码样条-怪人因果关系 通过时间平滑来减少Granger因果分析中参数估计的过程。 如A过程中所述，使用条件Granger因果关系的修改版本来推断网络的代码，以通过时间平滑来提高Granger因果分析的能力。 必须按照以下方式执行： 巴尼特（Barnett，L.），塞斯（AK），2014年。 J.神经科学。 方法223，50-68。 doi：10.1016 / j.jneumeth.2013.10.018。 。 提供了三个示例仿真： 示例1）main_sim_1N_high_freq.m示例2）main_sim_1N_low_freq.m示例3）main_sim_9N.m 示例1和2分别拟合了一个由高频或低频控制的信号的模型。 示例3使网络适合于包含9个信号的多元系统。 要执行示例，请在MATLAB命令行中调用simualtion： >> main_sim_1N_high_freq

使用 Rocket Lasso 的新网格到样条线工具，将网格中的边、多边形和轮廓解锁为参数样条线。通过字段、选择标签、角度阈值和来自任何网格的面向角度，准确地在您想要的位置创建样条线。甚至可以从动画网格 中提取样条曲线，其中通过直接贴在角色表面的样条曲线释放出更多的力量。最喜欢的 3rd 方渲染器没有像 Sketch & Toon 这样的东西？通过勾勒模型轮廓、查找硬边、仅显示正面或背面或简单地绘制每个多边形来 创建复杂的风格化外观。通过在样条曲线上利用 C4D 的原生 Hair Render 或 Sketch & Toon 的速度来加速您的最终渲染。或者使用通过您最喜欢的 3rd 方渲染器渲染样条线的惊人速度。

js样条 用于演示样条插值的 Javascript 库 此处托管的示例页面 - （至少，它是在 2014 年 2 月 12 日托管的...）

C#_CAD二次开发_快速选择dwg中的所有多段线Polyline和样条曲线Spline.cpp（两个函数）

vb开发的在excel中使用，三次样条插值，使用方便，插值结果可靠。Cubic Spline

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