ResamplingAlgorithmData

ResamplingAlgorithmData[rs,"prop"]

给出重采样 rs 的指定属性 "prop".

更多信息

  • 当把一个空间变换作用于图像或数据阵列时，可以使用各种重采样方法. 对于支持的重采样方法的列表，可以查看 Resampling 的参考页面.
  • 用 ResamplingAlgorithmData 可获得的重采样方法的属性有核形状、核支持及正则性等.
  • ResamplingAlgorithmData[] 返回支持的带有默认参数设置的重采样方法.
  • ResamplingAlgorithmData[rs,"Properties"] 给出重采样 rs 的所有适用属性列表. 若一个属性不适用，则返回 Missing["reason"].
  • 若适用，可以获得下列属性：
  • "Kernel"插值核
    "Basis"插值的基函数
    "FourierKernel"插值核的傅立叶变换
    "FourierBasis"基函数的傅立叶变换
    "Regularity"插值核的正则性
    "KernelSupport"核半径
    "BasisSupport"基函数的支持半径
    "ErrorKernel"误差核 kernel
  • 重采样属性 "Kernel" 和 "Basis" 是不同的，若一个方法是由结合了如 "Spline" 和 "OMOMS" 这样的递归滤波器的线性卷积组成的.

范例

打开所有单元关闭所有单元

基本范例  (3)

提取重采样方法的一些属性：

对给定的重采样方法列出可用的属性：

一些属性可能不适用于所有的重采样方法：

范围  (5)

一直到阶数 的带默认参数设置的所有重采样方法：

"Nearest" 重采样的属性：

"CatmullRom" 的属性：

卷积核：

绘制核：

傅立叶核及其线图：

核的正则性是 且半径为 2：

误差核及其级数展开：

{"Schaum",2} 重采样方法的属性：

插值核：

插值核的正则性是 （不连续）：

核的支持区间：

核的傅立叶变换：

衰减图：

渐近核：

渐近阶数和展开系数：

{"Spline",5} 重采样方法的属性：

重采样基函数：

有效插值核：

插值核的正则性 ：

基函数的支持区间：

核的傅立叶变换：

衰减图：

渐近核：

渐近阶数和展开系数：

属性和关系  (4)

一些重采样方法不是对称的：

一些重采样方法是不连续的：

一些重采样方法是等价的. 例如 "CatmullRom" 和 {"Meijering",3}：

马尔可夫功率谱为 的信号的信噪比：

Wolfram Research (2015)，ResamplingAlgorithmData，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ResamplingAlgorithmData.html.

文本

Wolfram Research (2015)，ResamplingAlgorithmData，Wolfram 语言函数，https://reference.wolfram.com/language/ref/ResamplingAlgorithmData.html.

CMS

Wolfram 语言. 2015. "ResamplingAlgorithmData." Wolfram 语言与系统参考资料中心. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/ResamplingAlgorithmData.html.

APA

Wolfram 语言. (2015). ResamplingAlgorithmData. Wolfram 语言与系统参考资料中心. 追溯自 https://reference.wolfram.com/language/ref/ResamplingAlgorithmData.html 年

BibTeX

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