Cubic spline interpolation/fitting is a fast, efficient and stable method of function interpolation/approximation. ALGLIB package provides you with dual licensed (open source and commercial) implementation of spline-related functionality in several programming languages, including our flagship products: ALGLIB for C++, a high performance C++...
而振幅接近的变体会以这种方式泛化。例如，如果你把一个芯片分成3份，那么你将得到从0到0.25，从0.25到0.5，从0.5到0.75，从0.75到1的大块。
因此，一张纸将包含所有具有这一特征的变体，例如从0.5到0.75 - 你将得到0.5和0.55以及0.64和0.72。这在振幅上是一个相当好的概括。由于非线性激活f站，神经网络可能也会这样做。
但在树上并没有按时间进行归纳。
显然，我们应该把20个特征和10个特征的大块拉伸它们，以及50个特征的大块压缩它们的模式，还有一打中间的变体也是如此。
不...
插值/外推法和用不同大小的窗口来搞，损失是一样的。
你知道这有多耗费时间吗？ 对于每一次迭代。
它非常快。你有一个1000个字符的模板。你必须将较小的样本插值到图案的大小。
7微秒就可以了。
但是，也许你需要将小的图案相互关联起来（在X轴上逐个小点），那么它就会更快。那么最好是压缩大的，插补小的。
例如，如果图案是490，模板是500，你可以在一排随机地（或最好是均匀地）增加10个南，然后插值
如果你需要更容易地减少它，在分片线性近似中，你设置的片数等于500，如果图案>500
而且你不需要大范围的窗户尺寸。从200到800有......以20-50为一个步骤。一切都会飞起来。也许不是，我甚至不知道为什么需要它）但在视频中，它的速度很快，但图案却丑得可怕。
我习惯于寻找多分形，即当前的分形是一个更大的分形的一部分，与它相似。然后，我从更大的那个地方取一个延续，并预测它。嗯，有时有效，有时无效，因为它们往往会有很多扭曲，尽管它们一般都很相似。
也就是说，只需将图表中n个柱子的最后一片，取为n+100500个柱子的大最后一片。找到小的那块与大的那块相关的东西，看看那块之后是什么，然后把它带到未来。如果有一个以上的匹配，那就平均一下。但我也做了仿生预制棒，因为斜率角度也在变化。
这是很迅速的。你有一个1,000个字符的模板。你需要将较小的样本插值到模板的大小上
7微秒就可以了。
但也许你需要将较小的图案相互关联起来（在X轴上按点小），那么它就会更快。那么最好是压缩大的，插补小的。
例如，如果图案是490，模板是500，你可以在一排随机地（或最好是均匀地）增加10个南，然后插值
如果你需要更容易地减少它，在分片线性近似中，你设置的片数等于500，如果图案>500
而且你不需要大范围的窗户尺寸。从200到800有......以20-50为一个步骤。一切都会飞起来。或者也许不是，我甚至不知道为什么需要它）但视频样本很快，但图案却丑得可怕。
你在alglib中是否有一些东西来压缩和解压图形？
我看到一些关于插值的内容。哪一个对我们更有利？哪一个更快呢？
我想我已经找到了。直接从一个网格得到另一个。
https://www.alglib.net/interpolation/spline3.php
快速批量网格插值
花键1dconvcubic函数
这个函数解决了以下问题：给定一个旧节点x[]和新节点x2[]中的y[]函数值表
，它计算并返回一个
函数值表y2[]（在x2[]中计算）。
这个函数给出的结果与调用Spline1DBuildCubic()后
一系列Spline1DDiff()调用的结果相同，但是当
调用有序的X[]和X2[]时，它可以快几倍。
输入参数：
X-老花键节点
Y-函数值
X2-新花键节点
补充参数：
N-点的数量。
* N>
=2
*如果设置，只使用X/Y的前N个点
*如果不设置，自动由X/Y尺寸决定
（len（X）必须等于len（Y））
BoundLType - 左边界条件类型
BoundL-左边界条件（第一或第二导数，
，取决于BoundLT类型）
BoundRType - 右边界条件类型
BoundR-右边界条件（第一或第二导数，
，取决于Boundr类型） xml-ph-0009@de
* N2>=2
* 如果指定，只使用X2的前N2个点
* 如果不指定，自动由X2的大小决定
输出参数：
F2在X2[] 的函数值
BUNDR
子程序自动对点进行排序，所以调用者可以传递一个未排序的数组。
在返回时，函数值被正确地重新排序，所以F2[I]总是
，等于S(X2[I])，无论点的顺序如何。
设置边界值：
BoundLType/BoundRType参数可以有以下值：
* -1，对应于周期性（循环性）边界条件。
在这种情况下：
* BoundLType和BoundRType都必须等于-1。
* BoundL/BoundR被忽略
* Y[last]被忽略（假设它等于Y[first]）。
* 0，这相当于一个抛物线完全花键
（BoundL和/或BoundR被忽略）。
* 1，对应于第一个导数的边界条件
* 2，对应于第二个导数的边界条件
* 默认为BoundType=0
具有周期性边界条件的TASKS：
具有周期性边界条件的TASKS的Y[first_point]=Y[last_point]。
然而，这个子程序并不要求你为
第一个点和最后一个点指定相等的值--它通过
将Y[first_point]（对应于最左边的最小X[]）复制到
Y[last_point]，自动强制它们相等。然而，建议传递Y[]的连续值，
，即让Y[first_point]=Y[last_point]。
--项目草稿 --
Copyright 03.09.2010 Bochkanov Sergey
Alglibe中是否有压缩和解压图形的内容？
关于插值，我看到有几个。哪一个对我们来说是最有效的？而哪一个更快？
自适应滤波
对ts的想法。将系统组装在 "mashka "上，"mashka "随着ns的变化而自适应变化。
自适应滤波
对ts的想法。将系统组装在 "mashka "上，"mashka "随着ns的变化而自适应变化。
你还在等什么？
#22497你还在等什么？
#22497新数据上有什么？
新数据是怎么回事？
在我的印象中，TS已经工作了一段时间，并死了...
通常意义上的过滤（工具、过滤器等）总是一种延迟，市场上的延迟是一种排水....。
你应该创建一个不同的范式（没有延迟），例如水平...