deboor算法例题四阶

时间: 2023-07-30 10:00:57 浏览: 56
deBoor算法是一种用于计算B样条曲线的算法,可以在给定参数值和控制点的情况下,生成平滑的曲线。以下是一个应用deBoor算法的四阶B样条曲线的例题。 假设我们有一组控制点:P0(0,0),P1(2,1),P2(4,5),P3(6,7),P4(8,3)。 我们希望通过这些控制点生成一条连接它们的四阶B样条曲线。 首先,我们需要计算参数值t,这里我们假设t的取值范围为0到1。然后,我们需要计算每个插值节点的权重向量。 首先,我们计算第一个节点的权重向量: q0 = (1-t)^3 * P0 q1 = 3 * (1-t)^2 * t * P1 q2 = 3 * (1-t) * t^2 * P2 q3 = t^3 * P3 然后,我们计算第二个节点的权重向量: r0 = (1-t)^3 * P1 r1 = 3 * (1-t)^2 * t * P2 r2 = 3 * (1-t) * t^2 * P3 r3 = t^3 * P4 接下来,我们需要计算两个权重向量的线性组合: B(t) = q0 + q1 + q2 + q3 B(t) = r0 + r1 + r2 + r3 最后,我们得到了四阶B样条曲线的参数方程: B(t) = (1-t)^3 * P0 + 3 * (1-t)^2 * t * P1 + 3 * (1-t) * t^2 * P2 + t^3 * P3 B(t) = (1-t)^3 * P1 + 3 * (1-t)^2 * t * P2 + 3 * (1-t) * t^2 * P3 + t^3 * P4 通过计算参数范围内的多个t值,我们可以得到一系列的曲线点,最终形成平滑的四阶B样条曲线。 以上就是使用deBoor算法生成四阶B样条曲线的解答。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

python基于三阶贝塞尔曲线的数据平滑算法

主要介绍了python基于三阶贝塞尔曲线的数据平滑算法,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
recommend-type

用Python实现四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法求解高阶微分方程.pdf

用Python实现四阶龙格-库塔(Runge-Kutta)方法求解高阶微分方程 (需要资源可进主页自取)
recommend-type

区块链四:共识机制——PBFT算法深入讲解

按应用场景分,共识算法可以分成两大类, 1、有坏人节点, 2、无坏人节点。 1、 有坏人节点,典型拜占庭问题,即系统中可能出现故意传送假结果的节点导致分布式系统结果错误,这种场景重点是在存在坏人的情况下能...
recommend-type

java数据结构与算法.pdf

包含了各种数据结构和算法(java)的实现方式和详解(图解),包括单双链表、环形链表(约瑟夫问题)、栈、后缀表达式、中缀表达式转后缀表达式、迷宫问题、八大排序算法、多种查找算法、哈希表、二叉树实现以及操作...
recommend-type

西门子SCL语言实现低阶及高阶积分算法仿真案例.docx

本文主要讲述西门子SCL语言,仿真积分算法的仿真案例,主要针对一阶及二阶,三阶进行仿真,高阶可按类似往后运算,环境使用的是博图V14,需要一定的西门子仿真基础和数学基础,不过都在文中写得有,是一篇非常不错的...
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。