gmm的matlab代码k个分量GMM的流形上的插值 Hyunwoo J.Kim，Nagesh Adluru，Monami Banerjee，Baba C.Vemuri，Vikas Singh， k分量高斯混合模型（GMM）流形的插值，在国际计算机视觉会议（ICCV）上，2015年12月。 这是MATLAB中用于k -GMM插值的最小源代码。 请看一下演示html。 此外，演示脚本“ DEMO_MAIN_ICCV2015_KGMM_INTERPOLATION”在根目录中也可用。

BARNESN 非结构化数据的 Barnes 平滑插值Vq = BARNESN（X，V，Xv）返回的平滑插值查询点 Xq 处的 D 维观测值 V(X)。 查询点 Xq 是通过对元胞数组 Xv 中的向量进行网格划分来创建，这些向量定义了每个维度的网格。 使用执行平滑插值巴恩斯客观分析的 Koch 形式 [2]。 粗略地说，（在 2D 中） 网格点 (xq, yq) 处的内插值 (vq) 被确定为数据点 (x, y) 处的值 (v) 的加权和，基于高斯加权函数 exp(-r^2 / s / g^j)，其中 r 是从 (xq, yq) 到 (x, y) 的欧几里德距离，s 是高斯方差， g 是收敛参数。 —— 参考书目： [1] Barnes, Stanley L.“使用加权的中尺度目标地图分析时间序列观察。”（1973） [2] Koch、Steven E.、Mary DesJardins 和

完整插值与拟合各种算法代码 经本人调试 可实现

插值与拟合原理及MATLAB实现，详细讲解了插值与拟合的原理，以及MATLAB的实现函数。

压缩包里有着关于插值与拟合的代码，是利用matlab进行实现

拉格朗日插值多项式

NTC热敏电阻的非线性误差及其补偿与NTC热敏电阻温度采集_插值查表法介绍

是一个C#的C#双线性、临近点、反距离三种插值源代码。用于插值、图像缩放等用途

该资源包含了各种常用fortran的插值程序，比较适合大家参考学习，故此分享该例程以便大家少走弯路。

对噪声背景中插值FFT 方法估计正弦信号频率的精度进行了研究，导出了不加窗和加Hanning 窗时频 率估计均方根误差与信噪比及FFT 长度的关系式；分析了不加窗情况下当信号频率接近FFT 频率分辨率!f 的整数倍 时，由于插值的方向错误对频率估计精度的影响；指出了不加窗时该方法在噪声背景中的频率估计误差远远大于文 ［2］中用一个特定的纯测试信号得到的结果；讨论了加窗对频率估计误差的影响. 最后给出了Monte CarIo 模拟实验与 理论分析的对比结果.