TeeChart曲线平滑 Line.Smoothed

来源:https://blog.csdn.net/sinat_36422236/article/details/62430114 series : [ { name:'your name', symbol:'none', //这句就是去掉点的 smooth:true, //这句就是让曲线变平滑的 type:'line', stack: '总量', data:[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0] }, ] 原文地址:https://www.cnblogs.com/hao-1234-1234/

1.算数平均滤波: 1.对连续N个采样值进行算数平均 2.步长N可调试进行查看效果. 2.低通滤波: 1.Y(n)=αX(n)+(1-α)Y(n-1) α:滤波系数    X(n):本次采样值    Y(n-1):上次滤波输出值 2.代码编写过程中,α由0至1循环调试 和 由1至0循环调试,视情况而定. 原文地址:https://www.cnblogs.com/gaara-zhang/p/9556279.html

一.数字.公式.函数.变量,哦,NO! 又又一次说起贝塞尔曲线(英语:Bézier curve,维基百科详尽中文释义戳这里),我最近在尝试实现复杂的矢量图形动画,发现对贝塞尔曲线的理解馒头那么厚,是完全不能承受富有创意的创作的,至少得有我当年追我老婆的脸皮厚才行. 然而,瞅瞅维基百科上的释义,或者其他一些相关的技术文章,总是离不开各种公式,一大堆变量……例如下面维基截图缩略图: 完全是数学爱好者的菜啊!我想,要是让UI设计师们去学习这些东西,估计还不如一刀来个痛快的! 这就是爱好领域与能力掌握的

TeeChart曲线的X轴是时间,但是频率很高.没法完全显示. 例如,一秒钟有2000个点,那么点与点的间隔为0.5毫秒. 使用TChart类的GetAxisLabel事件, 函数手册上对此事件的解释: An Event is triggered for each Axis Label painted. There are two different uses for GetAxisLabel: 1) : Axis Labels are Values. Is this case, the Ser

贝塞尔曲线开发的艺术 一句话概括贝塞尔曲线:将任意一条曲线转化为精确的数学公式. 很多绘图工具中的钢笔工具,就是典型的贝塞尔曲线的应用,这里的一个网站可以在线模拟钢笔工具的使用: http://bezier.method.ac/ 贝塞尔曲线中有一些比较关键的名词,解释如下: 数据点:通常指一条路径的起始点和终止点 控制点:控制点决定了一条路径的弯曲轨迹,根据控制点的个数,贝塞尔曲线被分为一阶贝塞尔曲线(0个控制点).二阶贝塞尔曲线(1个控制点).三阶贝塞尔曲线(2个控制点)等等. 要想对贝塞尔曲

smooth.spline2 <- function(formula, data, ...) { mat <- model.frame(formula, data) smooth.spline(mat[, 2], mat[, 1]) } predictdf.smooth.spline <- function(model, xseq, se, level) { pred <- predict(model, xseq) data.frame(x = xseq, y = pred$y)

最近工作需要对提取的矢量图斑进行平滑(shp格式),所以就对这里进行了一点小小的研究,主要是对Chaikin-curve算法进行改进,其实还有很多优秀的算法可以拿来用,迫于时间,就没有继续深入, 这篇博客,权当是抛砖引玉,希望真正搞平滑算法的”同志们“,能够展示出自己真正的优秀算法.我们知道,当多边形数量为几百个,几千个,可能cpu串行和并行计算效率差距不大,但是当数量突破万个,几十万个,几百万个呢? 串行明显就不行了,所以我这里探索了并行矢量平滑算法...我在后面开源了代码,如果各位对代码有疑

https://www.weixin765.com/doc/gmlxlfqf.html 在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学**算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测因此,机器学**算法常常被要求应用在平衡数据集上那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强 本文会介绍处理非

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