(19)书2.7.1 sinc函数的插值表(表2.1的Python实现)

发布网友 发布时间：2024-10-24 13:09

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热心网友 时间：2024-10-24 19:58

《合成孔径雷达成像——算法与实现》一书中提到的2.7.1 sinc函数插值表，其结构为N核M点，旨在提供插值计算的依据。具体而言，该插值表由一系列数组构成，每个数组包含一系列数值，表示在不同点上的插值系数。具体数值为：

[-0.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 -0.0000 0.0000]
[-0.0035 0.0101 -0.0238 0.0620 0.9943 -0.0536 0.0214 -0.0090]
[-0.0074 0.0211 -0.0494 0.1318 0.9770 -0.0986 0.0400 -0.0167]
[-0.0117 0.0325 -0.0759 0.2086 0.9481 -0.1346 0.0554 -0.0230]
[-0.0161 0.0440 -0.1024 0.2912 0.9076 -0.1616 0.0673 -0.0277]
[-0.0205 0.0549 -0.1276 0.3780 0.8557 -0.1796 0.0755 -0.0307]
[-0.0245 0.0646 -0.1504 0.4669 0.7931 -0.1888 0.0799 -0.0321]
[-0.0280 0.0726 -0.1692 0.5554 0.7210 -0.1896 0.0807 -0.0321]
[-0.0306 0.0781 -0.1827 0.6410 0.6410 -0.1827 0.0781 -0.0306]
[-0.0321 0.0807 -0.1896 0.7210 0.5554 -0.1692 0.0646 -0.0245]
[-0.0321 0.0799 -0.1888 0.7931 0.4669 -0.1504 0.0549 -0.0205]
[-0.0307 0.0755 -0.1796 0.8557 0.3780 -0.1276 0.0440 -0.0161]
[-0.0277 0.0673 -0.1616 0.9076 0.2912 -0.1024 0.0440 -0.0161]
[-0.0230 0.0554 -0.1346 0.9481 0.2086 -0.0759 0.0325 -0.0117]
[-0.0167 0.0400 -0.0986 0.9770 0.1318 -0.0494 0.0211 -0.0074]
[-0.0090 0.0214 -0.0536 0.9943 0.0620 -0.0238 0.0101 -0.0035]
[0.0000 -0.0000 0.0000 1.0000 0.0000 -0.0000 0.0000 -0.0000]

上述插值表的每一行代表一个插值点的系数，列数则对应插值核的数量。根据不同的点和核数量，可以灵活调整插值表以满足不同的应用需求。在实际应用中，该插值表常常作为实现sinc函数插值算法的基础，通过这些系数对数据进行拟合或插值，以达到精确还原或预测数据值的目的。因此，正确理解并应用这一插值表，对于提高合成孔径雷达成像算法的准确性和效率至关重要。