基于二次线性插值的测试性分配方法研究

为了实现对测试性指标的合理高效分配,考虑当前测试性发展的主流技术,以及分析测试性分配影响因素的基础上,提出了基于二次线性插值的测试性分配方法;运用测试性建模的理念,首先对系统进行横向划分和纵向划分,实现LRU与功能属性之间的映射关系,并对LRU进行聚类,根据聚类结果对指标进行第一次分配,即把指标分配给功能属性;然后,在功能属性的要求下,考虑各LRU的故障率、测试和故障扩散强度等特性参数,进行第二次插值分配;最后用实例进行了验证,结果表明:分配过程简单,结果可信无需修正,更符合实际要求;提出的方法打破了传统级级分配测试性指标的理念,采用两次分配即可实现系统级指标到LRU级指标的分配。

利用ANSYS进行线性插值计算

在工程设计过程中有很多计算采用的系数表都要用到线性插值问题,在一次线性插值中可以在Excel中一次输值得到解决,但二次线性插值(指横纵坐标都要进行插值)在Excel中得二次输值才能得到结果,这个过程很麻烦。所以找一个解决插值问题的方法对于设计人员在设计中会有很大的帮助,会节省很多的时间。

一种空气相对湿度算法及其编程

通过对湿度查算表湿度、干球温度、干湿球温差数据间关系的分析研究 ,提出一种根据湿度基准值进行二次线性插值求得湿度测量值的计算方法。对计算准确度、测量范围与基准值设置的关系做了讨论 ,给出了计算方法的C语言程序。本方法简便、准确 ,如计算结果四舍五入保留整数 ,则与湿度查算表数值完全吻合。实验表明 :应用此方法的实时测湿系统 。

基于FAST和DAISY的遥感图像配准算法

图像配准是计算机视觉中诸多问题的基础,基于图像特征的配准方法仍然是该领域的研究热门。为了提高算法的效率,拥有更好的实用性,提出了一种基于FAST-DAISY的遥感图像配准方法。首先运用FAST算法提取特征点,提出分配主方向的方法,利用DAISY算法建立描述符,得到特征点集后,使用RANSAC(随机抽样一致性)算法剔除误匹配点对,最终估计仿射变换参数,利用二次线性插值法得到配准后的遥感图像。实验结果表明,算法对于平移、旋转、灰度差异、地物差异、位置差异、小尺度差异和噪声干扰的遥感图像有较好的配准效果,匹配时间通常介于SIFT与SURF-DAISY算法之间,算法在实用性上有较大优势。