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在 MATLAB 中将数据拟合到 B 样条
我正在尝试估计矩阵形式的时间序列数据中的缺失值 列代表时间点 即现在 我想将矩阵的每一行拟合到 B 样条曲线 并用它来估计缺失值 我可以使用 MATLAB 将数据拟合到普通样条曲线 但我完全陷入尝试找出如何拟合数据以创建 B 样条曲线的困境
TimeSeries
MATLAB
curvefitting
bspline
使用 numpy/scipy 的快速 B 样条算法
我需要在 python 中计算 bspline 曲线 我研究了 scipy interpolate splprep 和其他一些 scipy 模块 但找不到任何可以轻松满足我需要的东西 所以我在下面编写了自己的模块 代码运行良好 但速度很慢
python
NumPy
scipy
bspline
使用约束 B 样条线近似形状轮廓
我正在寻找一种生成约束样条线的可能性 以近似形状 在我的例子中 是足迹轮廓 作为原始数据 我有一个包含数百个 xy 坐标对的表 这些坐标是从足迹边界收集的 样条曲线应该只近似数据点 样条曲线不需要通过数据点 我希望能够在一定程度上平滑样条线
r
Spline
bspline
如何从 R 中拟合线性 b 样条回归中提取基础系数?
以下面的一结 一级样条为例 library splines library ISLR age grid seq range Wage age 1 range Wage age 2 fit spline lm wage bs age knot
r
Regression
bspline
R 函数 bs() 的输出解释(B 样条基矩阵)
我经常使用 B 样条进行回归 到目前为止 我从来不需要理解的输出bs详细信息 我只会选择我感兴趣的模型 并将其与lm 但是 我现在需要在外部 非 R 代码中重现 B 样条模型 那么 生成的矩阵的含义是什么bs 例子 x lt c 0 0 1
r
matrix
bspline
Python 中的交互式 BSpline 拟合
使用以下函数 可以在输入点 P 上拟合三次样条 def plotCurve P pts np vstack P P 0 x y pts T i np arange len pts interp i np linspace 0 i max 1
python
matplotlib
draggable
curvefitting
bspline
EGO Planner代码解析bspline_optimizer部分(3)
1 int BsplineOptimizer earlyExit void func data const double x const double g const double fx const double xnorm const d
EGO
Planner
bspline
optimizer
代码解析