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我正在尝试编写一个程序来平滑离散数字化数据，以便在运动模拟器中使用。数据将作为一组 t、x(t) 点提供，旨在用于创建循环运动；因此，平滑后的数据不仅必须在 t 值范围内连续，而且在两个端点之间也必须连续。此外，所提供的数据很可能会比所需的分辨率低得多，因此会进行大量插值。
我研究过各种技术，例如 Gauss-Newton 和 Levenberg-Marquardt 曲线拟合，但这些技术都假设目标函数是事先已知的(但事实并非如此)。不幸的是，所述运动模拟器的用户可能无法选择合适的功能(由于他们的背景不同)。最后，代码必须可以在非专有的、跨平台(最好是编译的)语言上使用，这种语言可以在嵌入式平台(最有可能是 Linux on ARM)上运行——这排除了使用 Maple(它提供了一个通用的“适合”选择适当目标函数的例程)、Matlab(类似于 IIRC)或其他与数学相关的语言。我应该说，由于经验，我倾向于使用 C++。
一些典型数据可以在页面上找到 here .
什么技术对此有用？
最佳答案
通过 upsampling and interpolation 应用数字信号处理 (DSP) 技术进行速率转换可能会更简单、更适应不同的数据集。 . C++ SPUC图书馆可能会在这里帮助你 - 它支持几个 interpolation filters .
关于c++ - 平滑离散数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/24213378/
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