【编者按】：网学网计算机其他语言为您提供中小规模散乱数据场可视化算法的研究与实现参考，解决您在中小规模散乱数据场可视化算法的研究与实现学习中工作中的难题，参考学习。
散乱数据场可视化是计算机图形学的一个重要内容之一，他们在实际工作中有着广泛的应用。它运用计算机图形学和图象处理技术将科学计算过程中的数据以及计算结果的数据转换为图象，在屏幕上显示出来并进行交互处理。科学计算可视化极大地提高科学计算数据的处理速度和质量，实现科学计算工具和环境的现代化。它在气象领域、医学领域、石油勘探领域、汽车飞机等工业设计领域等等有着广泛的应用，myeducs.cn这些都是以曲线曲面的可视化为基础。本文以此为背景，对中小规模散乱数据场的可视化问题进行了研究，主要研究基于Shepard法、有限元法、两步拟合法、径向基函数插值法、层次B-样条插值法、基于网格细分的拟合与插值法等实现中小规模散乱数据场可视化的方法，探究更优的方法和更高效的算法为相关行业的应用提供方便 散乱数据的拟合和插值有许多种不同方法，由于应用问题的千差万别，数据量大小不同，对连续性的要求也不同等等，没有一种算法适用于所有场合。而且大多数算法只能适用于具有中、小规模数据量的散乱点插值问题，大规模散乱数据的插值问题还正在研究之中。 中小规模散乱数据可视化最直接的方法是对平面域上的点集进行Delauney三角划分，然后直接用三角划分的结果来表示拟合以后的曲面，这种方法就仅仅能达到C0连续，而且对大规模的数据进行Delauney三角划分的速度也是一个问题。除此之外，有关散乱数据拟合的较早的一个算法是Shepard方法。该方法是由气象学及地质学者提出来的，现在成为大家熟知的Shepard方法，该方法定义了一个对数据进行反距离加权平均的插值函数。 |
| 本站发布的计算机毕业设计均是完整无错的全套作品，包含开题报告+程序+论文+源代码+翻译+答辩稿PPT |
本文选自计算机毕业设计http://myeducs.cn
|
