linear-interpolation

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Access 2013 SQL在必要時執行線性插值

我有一個數據庫，其中有13種不同的產品，在6個不同的國家銷售。價格每年上漲一次。價格需要使用線性插值方法計算。每個國家每種產品每年有21種不同的價格和數量增量。用戶需要能夠看到多少訂單將花費任何給定的價值（如你所期望的）。（！英文）什麼數據庫需要做的是：如果從TblOrderDetail在TblPrices匹配的數量，使用價格爲當前產品，國家和年份如果沒有匹配量，但需求數量大於10

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glsl的texture2d命令如何與GL_LINEAR紋理一起工作

我不確定texture2D命令在GLSL中如何使用線性過濾。它如何選擇和線性內插像素之間。想象我有紋理的值4點灰度級的像素{0，1，2，3}。我希望OpenGL能夠畫出8個像素寬的線。 texture2D如何填充這8個像素？難道是這樣的：{0，0.375（3/8），0.75（6/8），1.125（9/8），1.5（12/8），1.875（15/8）， 2.25（18/8），2.625（21/8

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如何在java數組中實現線性插值方法？

我正在研究一個簡單的線性插值程序。在執行算法時我遇到了一些麻煩。假設總共有12個數字，我們將讓用戶輸入3個數字（位置0，位置6和位置12）。然後該程序將計算其他數字。下面是一段我的代碼來實現這一目標： static double[] interpolate(double a, double b){ double[] array = new double[6]; for(int

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interp1不會返回預期的結果

我想插入一個向量的值，但我似乎無法理解如何正確使用interp1.m。這就是我期待： a=[1 0 2 0 3 0 4]; //Use of interp1.m Output=[1 1.5 2 2.5 3 3.5 4]; a=[1 0 0 2 0 0 3 0 0 4]; //Use of interp1.m Output=[1 1.32 1.65 2 2.31 2.64 3 3.3

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線性插值缺失值

我想補充的最小和最大日期之間的所有缺少的日期在data.frame和線性內插所有缺失值，像 df <- data.frame(date = as.Date(c("2015-10-05","2015-10-08","2015-10-09", "2015-10-12","2015-10-14")), value = c(8,3,9,NA,5))

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如何在R中插入和提取高於黃土平滑點？

（這篇文章是問題的後半部分：How to apply loess.smoothing to both plot and then extract points?）我已經繪製了黃土平滑到散點圖（即兩個定量變量之間）。我想只提取散點圖上高於該平滑線的數據點。舉例來說，如果這是我的散點圖： qplot(mpg, cyl, data=mtcars) 我可以繪製作爲平滑： qplot(hp,wt,d

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使用數據列的matlab中的線性插值

我有一些旅行時間數據存儲爲列向量。我想寫一個腳本，它允許我從指定的初始值和最終值開始進行線性插值，創建一列距離，以便我可以計算速度。示例：第1列：t1，t2，t3 ...... tn;第2列:(使用我們創建的線性插值）d1，d2，d3 .... dn 因此，我們根據初始距離和最終距離爲每個行程時間生成距離。那麼生成一個簡單的插值距離/旅行時間應該很簡單。謝謝你的幫助。乾杯

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插值並替換爲零

在MATLAB中我有3 x n（n是隨機數）矩陣。爲n=13例如： M = [40, 0, 0, 0, 41, 0, 0, 0, 0, 0, 41.6, 0, 20; 20, 0, 0, 0, 23, 0, 0, 0, 0, 0, 23, 0, 189; 102, 0, 0, 0, 192, 0, 0, 0, 0, 0, 96, 0, 21]; 零的兩個非零號碼之間的每個行

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python中嵌入數據的線性插值

我有一個尺寸爲33 X 77 X 77的網格化天氣數據集。第一個維度是時間，其餘分別是Lat和Lon。我需要每次插入（線性或最近鄰居）數據到不同點（經緯度& lon），並將其寫入csv文件。我從scipy使用了interp2d函數，並且它在一個時間步中成功。由於我有很多地點，我不想隨着時間的推移而循環。下面顯示的是我寫的一段代碼，任何人都可以提出一個更好的方法來完成任務嗎？ import sys

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R中的線性插值（lm），奇怪的行爲

使用R 3.2.2，我發現了一種運行簡單線性插值的怪異行爲。第一數據幀給出正確的結果： test<-data.frame(dt=c(36996616, 36996620, 36996623, 36996626), value=c(1,2,3,4)) lm(value~dt, test)$coefficients (Intercept) dt -1.114966e+07 3.01