核心代码: ////////////////////////////////////////////////////////////////////// // 埃特金逐步插值 ////////////////////////////////////////////////////////////////////// static float GetValueAitken(const void* valuesPtr, int stride, int n, float t, float eps) {

http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已知,所以可

转自:http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据数据,得到一个连续的函数(也就是曲线)或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合.这个过程叫做拟合.內插是曲线必须通过已知点的拟合. 1.线性插值 已知坐标 (x0, y0) 与 (x1, y1),要得到 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的值. 由于 x 值已

转自:http://bbs.dzsc.com/space/viewspacepost.aspx?postid=86760 摘要:逐次逼近寄存器型(SAR)模数转换器(ADC)占据着大部分的中等至高分辨率ADC市场.SAR ADC的采样速率最高可达5Msps,分辨率为8位至18位.SAR架构允许高性能.低功耗ADC采用小尺寸封装,适合对尺寸要求严格的系统. 本文说明了SAR ADC的工作原理,采用二进制搜索算法,对输入信号进行转换.本文还给出了SAR ADC的核心架构,即电容式DAC和高速比较器.

XAML代码: <Window x:Class="线性插值动画.MainWindow" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" Title=" Loaded="Window_Loaded" > <Gr

线性插值通常用于:使用离散的样本来重建连续的信号.在计算机图形学中,这些样本可能是纹理.动画关键帧等. template <class T> T Lerp(T& a, T& b, float t) { - t) + b * t); }

#include<opencv2\opencv.hpp> #include<iostream> using namespace cv; using namespace std; bool enlargedImage(Mat &src, float k1, float k2);//k1,k2表示放大的倍数 void main() { Mat srcImage = imread("flower.png"); float k1 = 1.2, k2 = 2.5;

题目描述 有\(n\)种面值不同的硬币,每种有无限个,且任意两个\((x,y)\)要么\(x\)是\(y\)的倍数,要么\(y\)是\(x\)的倍数. 你要取\(m\)元钱,问你有多少种不同的取法. \(n\leq 50,m\leq {10}^{18}\) 题解 假设面值为\(a_1,a_2,\ldots,a_n\) 先把所有硬币按面值从小到大排序. 那么考虑从小到大取钱. 如果前面\(i\)种面值已经取完了,那么取的钱数\(\bmod\)\(a_{i+1}\)已经确定了. 有这么一个DP:设\

题目描述 已知\(f(x)\)为\(k\)次多项式. 给你\(f(0),f(1),\ldots,f(k)\),求 \[ \sum_{i=1}^nf(i)q^i \] \(k\leq 500000,n\leq {10}^{18},q\neq 1\) 题解 当\(q=0\)时答案为\(f(0)\) 当\(q=1\)时:记\(S(n)=\sum_{i=0}^nf(i)\),易证\(S(n)\)是一个\(k+1\)次多项式.直接求出\(S(0)\ldots S(k+1)\)然后线性插值即可. 当\(q\

是采样速率低于5Msps (每秒百万次采样)的中等至高分辨率应用的常见结构. SAR ADC的分辨率一般为8位至16位,具有低功耗.小尺寸等特点. 这些特点使该类型ADC具有很宽的应用范围,例如便携/电池供电仪表.笔输入量化器.工业控制和数据/信号采集等. 顾名思义,SAR ADC实质上是实现一种二进制搜索算法. 所以,当内部电路运行在数兆赫兹(MHz)时,由于逐次逼近算法的缘故,ADC采样速率仅是该数值的几分之一. SAR ADC的架构 尽管实现SAR ADC的方式千差万别,但其基本结构非常简

利用线性函数做插值 每一段的线性函数: #Program 0.6 Linear Interploation import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #分段线性插值闭包 def get_line(xn, yn): def line(x): index = -1 #找出x所在的区间 for i in range(1, len(xn)): if x <= xn[i]: index = i-1 break else: i += 1 if in

Ⅰ.概述 本文讲述关于STM32功能比较强大的ADC模块.ADC(Analog to Digital Converter)也就是模拟量转化为数字量,而STM32的ADC模块功能比较多,本文主要讲述“三条通道逐次转换(单次.单通道软件触发)”. 根据笔者的经验,STM32所有系列芯片的ADC模块功能及配置都差不多.因此,本文虽是以F1为例,其实其他系列(F0.F2.F4等)都适用. 本文提供实例代码:三条通道,配置为逐次转换(间隔模式),适用软件触发转换(每触发一次转换一条通道),一个循环也就是需

线性插值 先讲一下线性插值:已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1),要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值(反过来也是一样,略): y−y0x−x0=y1−y0x1−x0 y=x1−xx1−x0y0+x−x0x1−x0y1 上面比较好理解吧,仔细看就是用x和x0,x1的距离作为一个权重,用于y0和y1的加权.双线性插值本质上就是在两个方向上做线性插值. 双线性插值 在数学上,双线性插值是有两个变量的插值函数的线性插值扩展,其核心思想是在两个方向分别进行一次线性插值

最近邻插值法nearest_neighbor是最简单的灰度值插值.也称作零阶插值,就是令变换后像素的灰度值等于距它最近的输入像素的灰度值. 造成的空间偏移误差为像素单位,计算简单,但不够精确.但当图像中的像素灰度级有细微变化时,该方法会在图像中产生人工的痕迹. http://www.cnblogs.com/yingying0907/archive/2012/11/21/2780092.html 內插是数学领域数值分析中的通过已知的离散数据求未知数据的过程或方法. 根据若干离散的数据,得到一个连续

[转载]三十分钟理解:线性插值,双线性插值Bilinear Interpolation算法 来源:https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 这篇文章讲的很好,我就不复制粘贴了,想看的同学到原文看就好了

转:https://blog.csdn.net/u010312937/article/details/82055431 今天在阅读大牛代码的时候,发现了Linear Interpolation一次,百度之,学习之,记录于此. 1.关于插值: 插值,是根据已知的数据序列(可以理解为你坐标中一系列离散的点),找到其中的规律,然后根据找到的这个规律,来对其中尚未有数据记录的点 进行数值估计. 应用有: 1)对数据中的缺失进行合理补偿 2)对数据进行放大或缩小    3)其他  (围笑(*￣︶￣)) 2

http://www.cnblogs.com/rongweijun/p/5739074.html

1.为实现二进制搜索算法,N位寄存器首先设置在中间刻度(即:100... .00,MSB设置为1).这样,DAC输出(VDAC)被设为VREF/2,VREF是提供给ADC的基准电压.然后,比较判断VIN是小于还是大于VDAC.如果VIN大于VDAC,则比较器输出逻辑高电平或1,N位寄存器的MSB保持为1.相反,如果VIN小于VDAC,则比较器输出逻辑低电平,N位寄存器的MSB清0.随后,SAR控制逻辑移至下一位,并将该位设置为高电平,进行下一次比较.这个过程一直持续到LSB.上述操作结束后,也就

最近小菜鸟西瓜莹看到了一道面试题: 给定二叉树,按层打印.例如1的子节点是2.3, 2的子节点是3.4, 5的子节点是6,7. 需要建立如图二叉树: 但是西瓜莹找到的相关代码都是用js构建最优二叉树,假如,依次向二叉树中添加4,2,6,1,3,5,7最优二叉树如图: 比根节点小的节点总是放在根节点的左节点上,比根节点大的节点总是放在根节点的右节点上. 假如想依次向二叉树添加1,2,3,4,5,6,7 二叉树又是如何呢? 后一个数据总是比前一个数据大,那么就会一直在根节点的右节点上. 构建最优二叉

若已知运算符之间的优先关系,可按如下步骤构造优先函数: 1.对每个运算符a(包括#在内)令f(a)=g(a)=1 2.如果a⋗b且f(a)<=g(b)令f(a)=g(b)+1 3.如果a⋖b且f(a)>=g(b)令g(b)= f(a)+1 4.如果a≐b而f(a) ≠g(b),令min{f(a),g(b)}=max{f(a),g(b)} 5.重复2~4,直到过程收敛.如果重复过程中有一个值大于2n,则表明不存在算符优先函数. import java.util.Scanner; /** * Cr