Пред.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике ДЛЯ СТУДЕНТОВ И ШКОЛЬНИКОВ ЕСТЬ
ZADANIA.TO
8.8. СПЛАЙН-ИНТЕРПОЛЯЦИЯНаряду с предсказанием для сокращения избыточности непрерывных сообщений широко используются методы декорреляции, основанные на аппроксимации первичных сигналов В последнее время проявляется большой интерес к интерполяционным метолом сжатия данных с применением кусочно-полиномиальной интерполяции на основе сплайн-функций. Среди всех кусочно-полиномиальных функций сплайны Задают наибольшей гладкостью за счет непрерывности нескольких производных. Широко используется следующее определение сплайна. Пусть задана сетка вещественной переменной
Сплайном заданным на сетке
Выражение (8.80) определяет сплайн В [193] разработан рекуррентный алгоритм построения сплайна для Рассмотрим случай кубического сплайна
Отсюда получаем первое уравнение рекуррентного алгоритма:
Запишем это уравнение относительно для
При
После дифференцирования и подстановки получаем второе уравнение рекуррентного алгоритма:
Аналогично из (8.81) при
Кроме того, из условия равенства интерполируемой и интерполирующей функций в узлах интерполяции
Объединив полученные уравнения, имеем следующую систему, отражающую рекуррентный алгоритм построения кубического сплайна:
где Для обеспечения устойчивости алгоритма (8.86) необходимо наложить одно из дополнительных условий. Эти условия могут быть сформулированы, как показано в [193], например как требования минимизации выражений вида:
Потребуем выполнения второго локального условия,
Выполняя интегрирование, имеем
Тогда условие минимума интеграла
из (8.88) получаем
Теперь для трех коэффициентов
Алгоритм сплайн-интерполяции на основе (8.90) устойчив и может служить основой для построения приемного устройства [194]. Алгоритм преобразования первичного сигнала
Значения коэффициентов в (8.91) вычисляются через отсчеты функции Рассмотренные алгоритмы сплайн-интерполяции непрерывных сигналов можно реализовать с помощью ЭВМ или с помощью специализированных устройств, работающих в реальном масштабе времени. Одна из возможных схем такого устройства приведена на рис. 8.5 [194]. Из блока хранения отсчетов
Рис. 8.5. Структурная схема сплайн-аппроксимации
|
1 |
Оглавление
|