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補間と言えば akima-spline は知らなきゃもぐりだろう、と言ってみたいのです

スプライン補間でもっともメジャーなのは cubic-spline でしょうか。 ある種の理解しやすさや微分も一緒に求まるという使い良さもあるのですが、 データにギャップがある場合に、補間結果が振動するという やっかいな特性を持っています。 下の図の赤線は、サンプル点(黒点)を cubic-spline で補間した結果です。 ギャップの前後で補間値があばれているのが分かります。

同じ図に、akima-spline で補間した結果を青線で示します。 ギャップの前後も補間値があばれることなく、スムースな補間結果が得られことが分かります。

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参考までに、別の例も載せておきます。 f:id:sken20k:20180420235709j:plain

補間方法には、それぞれ利点/欠点はあるので、 akima-spline が万能というわけではありませんが、 区間ごとに推定した軌道や姿勢をつなぐ場面では、つなぎ目に微小なギャップが 現れることが多いので、そういうとき akima-spline のなめらかさ(オーバーシュートの無さ)は とてもうれしい特性なのでした。

akima は、秋間浩さんという日本人の名前に由来します。