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基于自然邻点插值的数据处理方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用自然邻点方法对离散的中国大陆地区大地热流观测数据和相对均匀的台湾地区重力观测数据进行了插值计算 ,并与地学中几种常用插值方法进行了比较 .结果表明 :自然邻点插值方法更适于处理分布不规则的观测数据 . 相似文献
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空间插值算法是一种通过已知点的数据推求同一区域其它未知点数据的计算方法.本文利用插值算法的原理,将空间插值算法应用到了城市用水量预测中.实验表明,该方法能够有效地提高预测精度,具有一定的实际应用价值. 相似文献
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距离反比插值算法与Kriging插值算法的比较 总被引:3,自引:0,他引:3
空间插值是一种通过已知点或分区数据,推求任意点或分区数据的方法。文章主要利用距离反比插值算法和Kriging插值算法对某油藏区测井数据进行插值,并通过实验结果,利用交叉验证对两种算法进行比较。 相似文献
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针对传统配准方法存在配准精度低的问题,提出一种新的弹性配准插值算法。新方法基于B样条的自由变形模型,将最大互信息准则作为形变图像与目标图像的相似性测度对相邻的片层图像进行配准。然后,提出一种改进的双线性插值方法,通过构造插值点的最小环绕四边形计算该插值点的值,从而得到最终的插值图像。 相似文献
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给出了一种保形重心有理插值方法。如何选择插值权使插值误差最小成为重心有理插值的关键。以插值权为决策变量、以Lebesgue常数最小为目标函数、以保形(保单调、保正、保奇偶、保在两条曲线之间)、没有极点及不可达点等为约束条件,建立优化模型求解最优插值权,从而得到保形重心有理插值函数。给出的数值实例表明了新方法的有效性。 相似文献
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三维煤层精确建模受地下断层、岩层、地势起伏等因素的影响,建模精度不高。为提高三维煤层建模的精度,提出一种基于伪点剔除与四域样条插值的三维煤层精确建模算法,通过伪点剔除方法对建模点进行预处理,筛选出其中的孤立点,进行剔除,其余非孤立点用于基本模型建立和基于映射的模型重构,采用四域样条插值方法对非孤立点进行建模,在建模中,将建模域分为起始域、延伸域、稳定域、收敛域共四个域,在不同域中,对不同的建模点进行匹配加权插值处理,经过四域联合滤波,实现四域样条插值,对建模效果起到平滑滤波作用,从而大大提高三维建模精度。仿真实验表明,新算法对于外界断层、岩层、地势起伏等具有很好的鲁棒性,三维建模精度提高,并且计算量明显较少。 相似文献
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基于传统插值的最佳插值算法分析 总被引:1,自引:0,他引:1
经典插值算法本质是直接利用相邻点的友度值或邻点间灰度值的变化率对待采样点进行内插.对经典插值算法的深入分析,从客观和主观评价标准对三种插值算法进行比较,实验表明,参与计算像素的个数影响计算的复杂度,结果越精确,视觉效果也就越好. 相似文献
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自然界中存在的许多现象具有分形特征,传统的Euclid 空间对具有分形特征的自然界形态仿真具有一定困难.对此可以用分形插值来拟合自然界形态.分形插值函数是由迭代函数系统(IFS)实现的.通过离散的数据点构成分形插值函数,可以证明分形插值函数是这个IFS唯一的吸引子.利用MATLAB矩阵运算与图形绘制功能,实现离散数据点的分形插值拟合.试验结果表明.该算法具有简捷直观的特点. 相似文献
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考虑将球面散乱数据点变换到平面矩形区域的散乱数据,以平面二元带自然边界条件样条为基础,构造了一种新的球面上散乱数据插值法。这种插值法的优点是将球面散乱数据的插值降维为平面散乱数据插值法,且插值基函数是多项式。数值实验表明,这种方法是一种非常有效的方法。 相似文献
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在研究长江三峡水位与库容的关系基础上,考虑到高次插值函数的计算量大,有剧烈振荡且数值稳定性差(龙格现象),而分段插值在分段点上仅连续而不可导,虽然分段三次Hermite插值有连续一阶导数。鉴于用最优控制理论计算长江三峡经济效益极大值要求状态变量要二阶可导,故根据三次样条函数插值具有一阶、二阶导数收敛性质而提出用三次样条插值方法去计算水位与库容的关系。函数表达式及曲线图证明效果良好。 相似文献
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随着我国科学技术的进一步发展,生产力水平不断提高,插值方法在地理制图测绘中的应用也越来越广泛和更加深入,使制图测绘工作的工作效率大幅度提高,测绘结果更加有质量,促使了地理研究领域的不断发展。本文首先介绍了插值方法的概念,然后阐述了插值方法在地理制图促会中的重要性和必要性,最后例举了插值方法在地理制图测绘中应用的具体实例。 相似文献
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通过使用不同的数值插值算法和函数逼近方法对提出的龙格函数进行分析总结,得出在对应不同类型的算法时,龙格函数是否显出病态性,插值方法是否对于高阶的问题仍然适用的相关结论.对拉格朗日插值、牛顿插值、切比雪夫多项式零点插值、三次样条插值、曲线拟合等数值算法通过具体的Matlab程序,做出他们的相应的函数图形并进行结果分析,以得出每个数值方法的性质,适用范围和优缺点. 相似文献
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该文对原始AIS轨迹数据进行了重建、压缩和预测。首先是数据重建,将部分原始数据的位置信息可视化,筛选异常值,之后分别利用了三次样条插值和埃尔米特型插值构建丢失数据及异常点。其次是数据压缩,主要运用Douglas-Peucker算法,结合压缩质量和压缩率,选取最优的压缩阈值。最后是数据预测,该文主要运用了时间序列分析中的指数平滑模型、ARIMA模型分别预测。 相似文献