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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
在非正则性条件下,研究了窄四边形类Wilson非协调元,通过参考元和双线性变换,构造出了任意窄四边形上的类Wilson元,利用窄四边形双线性元的插值定理和有关技巧,得到了窄四边形上类Wilson元的插值误差;同时,具体给出了各估计式中的常数。  相似文献   

2.
似大地水准面格网双二次多项式插值方法   总被引:2,自引:0,他引:2  
分析似大地水准面格网插值目前常用的方法,指出基于距离的加权内插方法是存在问题的,它会使曲面畸形、错开、不光滑、不连续,而双线性内插方法会使曲面存在明显的"尖点"和"折痕",这不符合似大地水准面的连续光滑性质,双二次多项式插值方法在拐点插值的情况下,也会出现曲面错开的现象.针对这些问题,建议采用改正的双二次多项式插值方法.它针对拐点插值进行了修正,有利于改善曲面的连续性和光滑性,提高似大地水准面格网插值的精度.  相似文献   

3.
基于柯西-施瓦茨不等式,本文提出了一种新的误差3维可视化方法,用于描述DEM双线性插值的误差传播。该模型给DEM用户提供了围绕量测DEM的一个置信空间,真实的DEM将以大于预定的置信水平包含在这个置信空间里。该模型可以使DEM用户直观地了解DEM双线性插值的误差传播情况,从而使对DEM适用性的决策更为准确。  相似文献   

4.
陈帅  岳迎春  徐巍  游振兴  王昌言 《测绘科学》2013,38(5):11-12,42
本文利用小波时间序列模型找出非平稳信号中突变的位置,通过分析把突变点分为两类;若对两类突变点作适当的插值处理,既可保留原始数据发展趋势的真实性也可提高预测模型的精度。文中把迭代模型的预测值去逼近突变点值和单纯地用Pchip插值、spline插值、linear插值作为内插值进行了对比研究,得出了各自的优缺点。  相似文献   

5.
基于双二次插值多项式的DEM传递误差模型   总被引:8,自引:4,他引:4  
基于函数插值方法,得出了基于不完全双二次插值多项式的规则格网数字高程模型(DEM)的表面表达模型,并推导了相应的传递误差公式.公式表明,不完全双二次多项式的DEM传递误差与双线性多项式的传递误差相同.但由于不完全双二次多项式的DEM表面建模误差低于线性多项式的DEM表面建模误差,因此基于不完全双二次多项式的DEM表面模型具有更高的精度.  相似文献   

6.
在格点间隔为9 km的气象预报基础上,本文运用双线性插值方法进行局部格点加密与数据的平滑,实现局部地区的3 km格点预报。通过使用距离倒数插值、克里金插值、自然邻域插值和样条函数插值,将局部3 km格点间隔数据与其余9 km格点间隔数据整体进行插值,并使用交叉验证法比较整体插值结果,发现克里金插值方法插值精度最好,最终选择使用克里金插值方法进行精细化格点插值预报,作为气象预报人员进行精细化天气预报的参考依据。  相似文献   

7.
在构建高精度规则格网DEM过程中,针对双线性内插模型对地形表面的线性描述所产生的误差问题,提出了一种误差校正的方法。该方法依据待插值点邻域内的坡形以及坡度与R因子的值对双线性内插中间结果进行校正。实验结果表明,在4种不同地貌类型区域,基于误差校正的双线性内插方法精度均高于传统的双线性内插方法,在丘陵、低山、高山地区内插精度也高于自然邻近内插、反距离加权内插与普通克里格内插方法。  相似文献   

8.
MERRA-2是当前最新发布的大气再分析资料,其提供的格网水汽产品具有较高的时空分辨率,但尚无文献对MERRA-2水汽产品在青藏高原地区的适用性予以评价. 因此,亟需开展青藏高原地区MERRA-2水汽产品的适用性分析. 根据MERRA-2格网水汽数据和格网点位势数据,建立了青藏高原地区的水汽垂直剖面函数,并利用水汽垂直剖面函数将格网点水汽值插值计算到临近探空站点或全球卫星导航系统(GNSS)站点上,再利用双线性插值法进行水平方向上的水汽插值计算,进行精度分析. 研究表明:高原地区测站间日均偏差(bias)多数分布在2 mm以内,月均偏差均小于1 mm,MERRA-2水汽产品在高原中部和北部精度较高,南部精度较低.   相似文献   

9.
根据罗兰C信号的特点,设计直接FIR滤波器,在直接FIR滤波器的基础上介绍插值滤波器设计方法,根据罗兰C信号的频谱特性设计出满足要求的插值滤波器,通过比较发现:在相同的参数下,插值滤波器比直接FIR滤波器节省了很大的阶数,体现在运算量和资源占用量,在工程应用上有很大的优势,而且所要求的频带越窄,采样率越大,节省资源的百分比就越大。  相似文献   

10.
双线性混合模型是近年来非线性光谱解混的研究重点之一,其克服了线性混合模型无法描述地物多重散射作用的缺陷,能够更精确地还原真实的地物光谱混合过程。然而,限于模型的复杂性,目前在缺乏准确的端元先验知识的条件下进行双线性光谱解混仍是一项具有挑战性的任务。差分进化算法(DE)是一种具有良好全局搜索能力的群智能优化算法,其优化求解过程无需进行复杂的数学推导,为双线性光谱解混问题提供了一种有效的解决途径。为此,本文以FAN双线性混合模型为例,提出了一种双种群机制的差分进化算法(记为DEFAN),实现非监督双线性光谱解混。DE-FAN算法通过建立端元与丰度两个种群的交替进化机制寻找最优解,同时在迭代中引入自适应重构策略增强种群多样性,降低算法陷入局部最优解的风险,最终实现端元与丰度的同时估计。通过模拟图像及真实图像的解混实验进行算法检验,证明DE-FAN算法较之传统非线性解混算法具有更高的解混精度及解混效率。  相似文献   

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