《Delphi 常用数值算法集》的PDF文件和附带光盘，其中有上百种常用的数学算法：方程的求解、微积分、插值、曲线拟合、函数逼近、对称值问题等等，包含了源代码和程序运行演示，非常珍贵，献给各位需要的同学。

Bayer数据格式转换为RGB数据格式Modelsim仿真，采用最近邻插值算法，转换效果一般，但实现方式最简单。

ANUSPLIN是一种采用平滑样条函数对多变量数据进行分析和插值的工具，即使用函数逼近曲面的一种方法，它能够对数据进行合理的统计分析和数据诊断，并可以对数据的空间分布进行分析进而实现空间插值的功能。

求如下两个算法的C语言实现： 牛顿算法 拉格朗日插值算法

实验四用MATLAB实现拉格朗日插值、分段线性插值.pptx

为了提高屋盖表面风压数据密度,通过有限测点的风压特征信息准确预测未布置测点的风压信息。风洞试验中,复杂的屋盖结构可以同时引入测点面积和脉动风压自根方差参量,采用优化本征正交分解法(POD法),提高识别精度。利用优化的POD法,在此基础上插值预测节点处的荷载本征模态值,从而进一步获得预测节点处的风压时间序列。对预测节点处实测风压与预测风压的均值、根方差误差进行比较分析,预测的风压均值误差最大达到8%,根方误差最大达到15.8%,同时分别在时域和频域范围内对实测风压与预测风压的时程曲线和功率谱进行比较,可知该方法能较好地对未布置测点的节点风荷载进行有效预测。

贵州省地处云贵高原东部,降水时空分布分异显著,极端降水导致的山体崩塌等地质灾害现象频发,识别降水时空分布规律对于地质灾害防控预警尤为必要。本文基于贵州省19个站点1951-2013年日、年降水数据,综合运用克里金插值方法、Mann-Kendall秩次相关法、线性倾向估计法和降水距平法,从年均降水量、年均最大降水量和日最大降水量以及年降水天数等方面研究贵州省降水时空分布规律。结果表明,贵州省年均降水空间分布不均匀,整体呈现南多北少的分布趋势;年均最大降水量介于1283.7～2103.4 mm之间,最大值出现在贵州省西部盘县,最小值分布于贵州省北部毕节市;日最大降水量介于113.2～337.2 mm之间,最大值降雨中心分布在贵州省南部罗甸县,最小值降雨中心位于贵州东南部三穗县;近63年贵州省年均降水量和年降水天数均呈现下降趋势,其中,年降水天数在2001年发生突变后显著下降;而日最大降水量多呈现上升趋势。证明贵州省的降水呈现整体下降而单日降水剧增,日极端降水将成为地质灾害风险预警的重要因子。

喀斯特山区地形复杂,地势起伏大,降水量时空分布不均匀,尤其是丰水期降水量的分布直接影响当地经济作物的生长,也是地质灾害发生的诱因.以贵州省77个气象站点30 a（1981—2010年）丰水期月均降雨量为基础数据,分析了地形因素（海拔、坡度和坡向）和气象因素（站点压强及相对湿度）与贵州省降水的相关性,并对4种协克里金插值模型方法进行了对比研究.结果表明:采用Pearson相关性分析得出坡向与研究区降水相关性最强,相关系数为0.998.综合对比不同协克里金半变异函数模型（稳定模型、指数模型、球面模型和高斯模型）预测值和实测值的结果表明球面模型的偏差均值最小（MAE=-0.000 4）,一致性系数最优（RMSE=0.864）.采用球面模型的协克里金插值是进行贵州省降水插值的最好方法,这为更有效地识别出喀斯特地区丰水期降水空间分布提供基础.

MTK插值修改，详细的列举出MTK支持的各种差值，以及不能用的非法差值

牛顿插值Matlab