5.1 观测数据内插 在 RegCM/Obs 目录下，为方便和观测数据进行对比，我们提供了把一些观测数据内插 到你的 RegCM 格点上的脚本。 一个常用的数据库是气候研究单位（CRU）高分辨率全球数据，这是一个全球陆地数据 库，0. 5 度的分辨率。该数据库包括如下月平均变量：降雨，云覆盖，每日白天温度范围，日 最大温度，日最低温度，温度，蒸汽压，潮湿天频率，雾天频率。CRU 具体网址为： http://www.cr u. uea. ac. uk/cru/data/ 另一个降雨数据库是 CPC 融合降雨分析（CMAP），2. 5 度分辨率全球数据，覆盖陆地 和海洋。数据从 1979 年到最近。月平均数据和五天平均可以从 CDC 网站上下载：

DDA数字积分法直线插补程序（matlab），能实现四个象限的直线插补

实现功能 单个步进电机使用梯形算法，三个步进电机使用插补算法组成机械臂，实现三轴联动。每个步进电机带3个限位（正负极限、零点检测）。

三角插三角折纸天鹅制作教程.pdf

VC++实现的三次B样条插值类，采用Deboor算法，下过很多代码都不是我想要的，花了不少时间实现的。插值点过输入的点，可以修改插值间隔，可以任意等间隔重采样，可以计算切线和法线。此外提供两条优化思路：计算插值点的函数可以放入循环中，并且节点矢量的差值。重采样的优化思路：若采用插值点的累积长度来算弧长的思路，则可在循环外用MMX计算插值点之间的偏移和长度，MMX一次可以计算四个浮点运算。

Machine_Learning-Housing_grade_prediction_using_python 机器学习被广泛用于建立数据分析的预测模型。 数据集包含一个训练文件，我们使用该训练文件来训练算法以对测试文件进行预测。 该文件包含大约2500多个缺失值。 我们使用KNN插补来自动填充缺失的位置，以进行更好的预测。 用于对训练和测试数据集进行预测的模型是SVM。 使用线性核获得的模型的准确性约为88.6％，比rbf的准确性高23％。

三次厄米样条 三次 Hermite 样条插值 任何维度中点/切线的插值，带有可选的导数计算。 插值器还可以采用类似结的矢量作为可选参数，这对于在用于位置/速度插值时在控制点强制执行时间可能很有用。 安装 $ npm install cubic-hermite-spline 例子 基本用法 var hermite = require ( 'cubic-hermite-spline' ) ; var points = [ [ - 1 , 0 ] , [ 0 , 0 ] , [ 1 , 0 ] ] ; var tangents = [ [ 1 , 1 ] , [ 0 , 1 ] , [ 1 , 1 ] ] ; for ( var t = 0 ; t < 1 ; t += 0.01 ) { var point = hermite ( t , points , tang

数学建模插值与拟合-数学建模～插值与拟合.ppt 数学建模～插值与拟合

该 zip 文件包含计算模糊函数 (XAMB)、上采样和内插相关 (XCORRU) 以及相干函数 (XCOH) 的函数。 可以在每个函数中指定一个预滤波器来“锐化”相关峰。 XAMB 计算（交叉）模糊度函数的估计值。 可以返回包含歧义函数的峰的属性的记录。 XCORRU计算上采样和内插（互）相关函数的估计值。 可以返回包含相关函数峰值属性的记录。 XCOH 计算（交叉）相干函数的估计值。 可以返回包含相干函数峰值属性的记录。

直插和贴片的A型HDMI插座封装，Protel99SE。因为工作中要用到，自己画的，仅供参考。