基于MATLAB的共振峰估计倒谱法，LPC内插法，LPC求根法+含代码操作演示视频 运行注意事项：使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中若干点的函数值，作出适当的特定函数，在这些点上取已知值，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。

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已知道一个数字的上下限，以及其对应的取值时，当我们要求的取值的数值位于这个区间时，即可根据本内插法公式计算对应取值。

§2.5 用内插法综合阵列 利用内插法理论可以综合任意幅度和相位分布的等间距线阵，确定必要的激 励，给出综合的方向图与所要求的方向图之间的均方误差或 大误差。 给定一个方向图函数 ( )f θ ，如果指定了间距 d 和均匀递变相位α ，则其场 强方向图函数和功率方向图函数可分别表示成 ( )f u 和 ( )g y ，其中 cosu kd θ α= + ， 2cosy u= 。综合的任务就是要找到一个方向图函数 ( )F u 或 ( )P y ，使其在给定的误差范围内尽可能地接近 ( )f u 和 ( )g y ，从而确定阵列单元 总数和所需的激励分布。根据均匀递变和非均匀递变相位两种情况，综合的功率 方向图可用下面式(2.85)和 (2.86)表示，并满足可实现条件。即 ■均匀递变相位的阵列(UPP) 1 0 ( ) 0 , 2 2 N m U m m P y A y y − = = ≥ − ≤ ≤∑ (2.85) ■非均匀递变相位的阵列(NUPP) 1 2 2 1/ 2 0 0 ( ) ( )(4 ) 0 , 2 2 N N m m NU m m m m P y A y A y y y − − = = ′ ′′= + − ≥ − ≤ ≤∑ ∑ (2.86) P(y)的项数及其系数是确定阵列单元数 N 和激励分布 nI 的依据。上面两式中 代入 2cosy u= ，则它们分别变为 ( ) 0 ( ) ( ) 0 e e o S u S u S u ≥ + ≥ kd u kdα α− + ≤ ≤ + (2.87) 式中， ( ), ( )e oS u S u 分别是 u 的偶函数和奇函数。 如果预给的方向图是 u 的偶函数，就可以用一个 UPP 阵列来实现 ( )UP y 。采 用一个多项式 ( )UP y 来逼近预给的任意函数 g(y)，在理论上是由维尔斯特拉斯逼 近定理得到保证的。该定理指出： 若 g(y)在闭区间a y b≤ ≤ 内连续，且ε 是一个无论怎样小的正数，则总存在 一组系数 mA 和一个正整数 N 来构成一个多项式 1 0 ( ) N m U m m P y A y − = = ∑ (2.88) 对于变量 y，在所考虑区间内如下不等式成立。 | ( ) ( ) | ,UP u g y a y bε− < ≤ ≤ (2.89)

【特征提取】基于一帧数据倒谱法、LPC内插法、LPC求根法实现语音共振峰提取含Matlab源码

图像处理程序,VC平台,功能是用三次内插法对BMP图像放大,也可还原.-Image processing procedures, VC platform, function is to use three interpolation of BMP images can also be restored

数字图像处理(Digital Image Processing)是通过计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、提取特征等处理的方法和技术。本专栏将以学习笔记形式对数字图像处理的重点基础知识进行总结整理，欢迎大家一起学习交流！ 专栏链接：数字图像学习笔记 ★由于之前学习笔记（四）有对于图像三种插值的理论讲解，这里就不再赘余； 可参照此文阅读学习☞图像的三种内插法 一、Pycharm实现过程 from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import math def NN_interpolat

自己用matlab写的对于最近邻内插法，双线性内插法，双三次内插法的具体实现

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