1) Spatial Data Interpolation
空间数据插值
1.
Volume rendering of spatial scattered data based on spatial data interpolation algorithms;
基于空间数据插值算法的空间散乱数据体绘制实现
2.
It builds the Spatial trend-surface after Spatial Data Interpolation by using Surfer software.
为了形象直观的了解经济空间的发展状况,介绍了如何对经济数据实现基于格网的建模方法,并通过Surfer软件进行空间数据插值后建立空问趋势面。
2) meteorological data interpolation
气象数据空间插值
3) Data interpolation
数据插值
1.
Geophysical data interpolation by signal reconstruction based on bispectrum.
基于双谱信号重构的物探数据插值方法
2.
By analyzing the relation of forward velocity variation and target echoes phase,as well as various kind compensation methods of forward velocity variation for airborne SAR,this paper proposes a new algorithm for forward velocity variation compensation based on data interpolation.
通过分析地速误差与回波相位的关系,以及地速误差的各类补偿方法,提出了基于数据插值的机载SAR地速误差补偿算法。
3.
Supported by GIS and SPSS,the horizontal distribution of phytoplankton quantity and its correlation with water nutrients during highstand and lowstand seasons in culturing waters of Kaozhou Bay were studied with data interpolation,correlation analysis and regression analysis methods.
在GIS和统计分析软件SPSS的支持下,利用数据插值、相关性分析和回归分析等方法,研究了枯水期和丰水期考洲洋养殖水域浮游植物数量的分布趋势及其与海水营养盐的相关关系。
4) spatial interpolation
空间插值
1.
Buildup and application of multi-factor spatial interpolation model in the monitoring and warning system for crop diseases and insect pests;
多因子空间插值模型在农作物病虫害监测预警系统中的构建及应用
2.
Potential land productivity calculation in foothill and mountain area based on GIS and spatial interpolation technology;
基于GIS和空间插值技术的南方丘陵山区土地生产潜力估算
3.
Optimization of the spatial interpolation for marine phytoplankton abundance;
海洋浮游植物丰度的空间插值优化
5) space interpolation
空间插值
1.
From this point of view,RBF neural network to space interpolation is introduced.
根据RBF网络能以任意精度逼近任意函数这一特性,将RBF网络应用于空间插值,认定地表空间坐标的空间分布可以用一复杂的非线性函数模拟。
2.
With the analyses of the space interpolation algorithms,the contour generation algorithm based on mobile camber fitting was discussed.
对现有空间插值算法进行了分析,探讨了基于移动曲面拟合等高线生成算法,优化了等高线线性内插和平滑输出的算法,编写了基于VC++的拟合等高线程序,通过模拟数据生成等高线实验,分析了算法的优缺点,探讨了生成等高线的精度。
3.
Furthermore, the vohume of hemorrhage parts is computed with the space interpolation method.
通过对颅内组织及出血部位CT值特性的正确分析 ,在对原始CT图像进行一系列的处理 :滤波、增强、二值化的基础上 ,用模式识别中最优阀值的方法 ,实现了对出血部位的正确分割 ,并通过空间插值的方法 ,较精确地计算出血部位的体积 。
6) interpolation
[英][in,tə:pəu'leiʃən] [美][ɪn,tɚpə'leʃən]
空间插值
1.
Soil potassium spatial variability and comparison of several interpolation methods;
土壤钾素空间变异性和空间插值方法的比较研究
2.
Application of the spatial interpolation of rainfall——A case study of the headstream region of the Yellow River;
降水空间插值方法应用研究——以黄河源区为例
补充资料：Bessel插值公式
Bessel插值公式
Bessel interpolation formula
十户，业匕生二匕二上业业二且+ ’7’/“(2陀)! 十户划卫二业三卫上塑二止逛卫业二业且， ‘J’/之(Zn+l)!与Gauss公式(l)，(2)相比，Bessel插值公式具有某些优点;特别是，如果在区间的中点，即在点t=1/2上插值，则一切奇数阶差分的系数都等于零.如果把公式(3)右边最后一项略去，则所得到的多项式凡，十1(x0十th)虽然不是一个适当的插值多项式(它仅在Zn个结点xo一伍一 l)h，…，x。十从上等于f(x》，但是给出了比同次插值多项式更好的余项估计(见播值公式(interpolatlon扔皿ula)).例如，如果x二x0十th6(x。，xl)，则使用关于结点x0一h，x。，x。十h，x。+Zh写出的最常用的多项式 。;‘x‘、+，、、_一、:，，、。，，}，一工{、尸，，，业止卫. 一扒‘。’‘”‘一”/2’了’/’UZ}’了’‘’几得到的余项估计，比关于结点x。一h，x。，x。，h或x。，x。+h，x。+2h写出的插值多项式给出的估计几乎要好8倍.Bessel插值公式{肠份哭1 intellx面位用肠nll山反二e”“ItI℃Pn创扭”“o“”即中叩M扒a} 作为Gauss前位]插值公式与同阶的(j:，us、后“，J括值公式(见‘;auss插值公式(Gauss Interp‘)xa[;、)11 folmtlla))之和的半而得到的公式，旋于结点卜，丫。}h.丫。h，I。·“h，丫川，.丫川，l)/7的Gaus、前向插值公式为:八一点工二戈+111卜 (，，十，帆叮h)州·川、、少不一(l) 刃+口(l、l)叮启) (2，:+1)’关f一结点丫。二戈汁h即关J结点玩，h一、、，、Zh一丫。卜h‘、从曰”!泊，、月h的同阶的Causs后向插值公式为‘·:、‘、r一、·，::、了{卜、业示过· ‘，今、、三性二i上二_上二_塑_业工__妇匕__“__土 /l/2飞，卜， “，‘一”(2) 设 (声扮石‘) 一厂冷二一下一一Bessel插值公式取下列形式([l}，口1) BZ十:(一‘.“h)(3) 、一、/:{，一井片/少沪 ’/一{2}’一2’
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