分形插值在风速时间序列中的应用

针对风电场风速数据中大量连续缺失数据的插值问题,提出了一种基于自适应变异粒子群优化（PSO）的分形插值算法。首先,在粒子群优化算法中引入变异因子,增强粒子的多样性,提高算法搜索精度;其次,通过自适应变异粒子群优化算法来得到分形插值算法中垂直比例因子参数的最佳取值;最后,对两组不同趋势和变化特征的数据集进行分形插值计算分析,并把所提算法与Lagrange插值和三次样条插值方法进行对比。结果表明：分形插值不仅可以保持风速曲线的整体波动特性和局部特征,而且比传统插值方法的精度更高;在基于Dataset A的实验中,分形插值的均方根误差（RMSE）分别比Lagrange插值和三次样条插值减小了66.52%和58.57%;在基于Dataset B的实验中,分形插值的RMSE分别比Lagrange插值和三次样条插值减小了76.72%和67.33%。证明分形插值更适合连续缺失且波动强烈的风速时间序列的插值。     

分形插值在风速时间序列中的应用

针对风电场风速数据中大量连续缺失数据的插值问题，提出了一种基于自适应变异粒子群优化（PSO）的分形插值算法。首先，在粒子群优化算法中引入变异因子，增强粒子的多样性，提高算法搜索精度；其次，通过自适应变异粒子群优化算法来得到分形插值算法中垂直比例因子参数的最佳取值；最后，对两组不同趋势和变化特征的数据集进行分形插值计算分析，并把所提算法与Lagrange插值和三次样条插值方法进行对比。结果表明：分形插值不仅可以保持风速曲线的整体波动特性和局部特征，而且比传统插值方法的精度更高；在基于Dataset A的实验中，分形插值的均方根误差（RMSE）分别比Lagrange插值和三次样条插值减小了66.52%和58.57%；在基于Dataset B的实验中，分形插值的RMSE分别比Lagrange插值和三次样条插值减小了76.72%和67.33%。证明分形插值更适合连续缺失且波动强烈的风速时间序列的插值。     

雷达引导数据插值算法改进

为了确保天线在引导数据的驱动下,速度变化更加平稳,减小对天线结构和伺服驱动的损害,对某雷达引导数据插值算法进行改进,采用样条插值算法对引导数据进行插值.通过数值模拟方法分析三种不同插值算法对雷达系统引导数据的影响,结果表明,样条插值算法能够为雷达系统提供更加合理的引导数据,实现雷达引导数据过渡的平滑性,有效保护了天线和伺服驱动系统,且样条插值算法在实际操作中易于实现,因而是一种科学有效的引导数据插值算法.     

基于特征的文档图像高速插值算法

提出了一种基于文档图像特征的混合插值算法。该算法通过分析文档图像的像素邻域特征,使用邻近插值、双线性插值和双三次样条插值方法估计插值像素灰度值。其中,三次样条插值方法使用了优化算法,即三次样条卷积模板的整数化运算,其时间复杂度接近双线性插值。给出了算法的实现过程。实验结果表明,该算法输出的图像质量接近双三次样条插值,运行效率高于双线性插值算法,在文档图像扫描过程取得了良好的应用效果。     

基于AIWCPSO算法的三次样条气动参数插值方法

针对飞行仿真建模过程中气动参数以矩阵的形式给出, 大都存在着非线性关系, 提出一种基于自适应惯性权重的混沌粒子群优化(AIWCPSO) 算法的三次样条气动参数插值方法. 首先建立粒子与三次样条插值函数中系数的映射关系; 然后利用AIWCPSO 算法对三次样条插值函数的系数进行寻优, 将获得的最优解近似看作三次样条插值函数的系数; 最后计算得到离散点的气动参数. 仿真实验结果表明, 所提出的方法能有效地解决飞行气动参数插值问题.     

基于MATLAB的多种插值算法在地表时序监测中的应用研究

为了克服InSAR技术获取数据时,由于部分月份缺失影像,而导致对研究区进行长时间序列形变分析时,所获取的形变序列为非等时距,不利于系统地反映其形变趋势的问题。本文基于MATLAB软件进行插值算法编写,对缺失时间跨度同的两种地表形变监测数据,分别进行多种插值算法实验。实验结果显示:对于缺失月份较少的数据,三次样条插值拟合效果最好;对缺失较多月份或分布不均匀的数据,立方插值拟合效果最好;线性插值和邻近点插值的拟合效果较差,不适用于对缺失的数据进行插值。该结果对由于缺失部分数据而影响其形变时序分析的情况提供了方法指导,具有较强的实用意义。     

曲线设计中形状控制的加权有理插值方法

插值曲线的形状控制和应变能的控制可部分地通过对插值函数的二阶导数的控制而实现,文献（１）中利用对分母为线性的有理三次插值样条的二阶导数的控制,将插值曲线的凸性控制和应变能的控制结合起来,给出了将插函数的二阶导数约束于给定区间的算法的算法及其实现的条件,但在某些情况下,这种约束控制不易实现,利用分母为线性的有理三次插值样条和仅基于函数值的有理三次任值样条了一种加权有理三次插值样条,由于这种有理三次插     

双二次B-样条插值图像缩放

双线性和各种双三次插值方法是图像缩放中常用方法,但是双二次插值函数却很少被人提起。本文提出了一种基于双二次B-样条局部插值的图像缩放方法,该算法在图像局部重构过程中对称地采用了4×4采样点,并通过对该函数进行重采样来实现图像的缩放,避免了二次函数在图像重构与采样中的相位失真问题,此算法是一个局部性算法,易于扩展。实验结果表明,本文算法得到的图像的峰值信噪比(PSNR)、MISSIM值比双线性插值、双三次卷积、Catmull-Rom三次插值、Dodgson插值算法都要好,接近于最好的双三次B-样条算法,视觉效果虽然不如双三次B-样条插值算法,但优于Dodgson方法,计算时间比双三次B-样条减少了近三分之一。由于该算法没有对图像边缘特征进行特殊处理,对于一些细节纹理比较丰富的图像,将进一步研究。     

基于三次样条插值的自动入库泊车免疫粒子群改进算法

传统自动入库泊车轨迹优化算法不易寻到光滑、精确且优化的泊车轨迹。结合智能自动入库泊车原理,本文提出一种基于三次样条插值的自动入库泊车方法,从而获得理想优化的泊车参考轨迹。为了有效地提升自动入库泊车轨迹寻优算法的性能,以泊车轨迹最短作为优化目标来选定一组合适的泊车位置参考点,在三次样条插值的基础上,又提出一种免疫粒子群改进算法。首先,为提升算法全局搜索性能和收敛速度,引入自适应变异策略;然后,引入免疫机制来有效提升其全局优化能力。测试函数及自动入库泊车实际算例的仿真结果表明,所提出的自动入库泊车免疫粒子群改进算法具有更高的寻优精度和较快的收敛速度。     

基于混合插值样条的保边缘图像插值算法

结合混合插值样条(BIS)性质的特点,给出一类新的自适应图像插值算法。该方法可满足任意正实数倍的放缩要求,由于采用单核处理,而且插值像素点时无需求解方程组,因此计算复杂性较小。同时采用弹性边界的方法可以有效保持边缘像素原有特征。实验结果表明,该方法与三次多项式样条方法相比,具有更清晰的边界。     

基于粒子群三次样条优化的图像边缘描述算法

针对手工选点生成的三次样条曲线无法准确地描述图像边缘的问题,以粒子群三次参数样条曲线优化算法为基础对现有的图像边缘算法进行了改进。在图像边缘上取若干点作为样条曲线的型值点,利用粒子群算法对这些型值点进行优化,使得到的样条曲线对图像边缘有很好的贴合。实验表明,该算法不仅能够快速拟合样条曲线,而且优化后的样条曲线形态能较好地贴合图像边缘轮廓。     

The Cubic Trigonometric Automatic Interpolation Spline

A class of cubic trigonometric interpolation spline curves with two parameters is presented in this paper. The spline curves can automatically interpolate the given data points and become C2 interpolation curves without solving equations system even if the interpolation conditions are fixed. Moreover, shape of the interpolation spline curves can be globally adjusted by the two parameters. By selecting proper values of the two parameters, the optimal interpolation spline curves can be obtained.      

基于局部梯度特征的自适应多结点样条图像插值

为了获得质量更好的插值图像,提出了一种新的C^2。连续的支撑区间为（-2,2）的三次多结点样条插值核函数．通过增加结点带来的自由度构造了多结点样条插值公式;分析了在适当的边界条件和约束下三次多结点样条插值的逼近阶;将一维多结点样条插值算法推广到二维,建立了用于图像数据的插值公式;如果忽视图像的局部特征,通常双三次多结点样条插值图像的边缘会有模糊的现象,为此。对多结点样条插值应用逆梯度,得到了自适应多结点样条插值算法;实验所得误差图像和实验所得图像的峰值信噪比也证实了用自适应多结点样条插值算法重建的图像具有更高的质量．     

高维三次样条插值法在气动参数计算中的应用

根据一维三次样条插值算法能够达到二阶连续的光滑程度,将其扩展到高维插值,应用到由多自变量决定的气动参数计算。相对于高维线性插值算法,提高了插值精度,同时又避免了高次拉格朗日插值中的失真现象。并针对于高维三次样条插值算法,提出一种改进的边界条件,能够提高插值精度,简便工程应用。通过标准函数的数值试验,证明该高维插值方法及其改进边界条件对气动参数计算精度的提高是明显的。     

粒子群优化算法解分形插值的逆问题

分形插值拟合中的逆问题即垂直比例因子的选取将影响到插值拟合的精度.采用粒子群优化算法寻求分形插值的逆问题最优值,并给出插值误差的计算方法,实现分形插值函数与实际函数的较好的拟合,实例分析验证了粒子群优化算法在垂直比例因子的寻优上是有效的.