-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 3
/
INTERPOL.TXT
257 lines (214 loc) · 9.13 KB
/
INTERPOL.TXT
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
SOUND INTERPOLATION ALGORITHMS v19980602
by Yehar
ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ
"Fake sinc". Cubic through 2 known points. Continuous differential.
Differential of the curve at a known sample point = precalculated
derivat of sinc interpolation curve at the same point. Fast in use,
very high quality, 4x memory consumption, for systems where sampledata
doesn't change in action.
ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ
Known sample points:
All of them!
Interpolation between points x=0 and x=1
Interpolated sample:
f(x) = ax^3 + bx^2 + cx + y(0) (x=0..1)
where
a = 2*y(0) - 2*y(1) + k(0) + k(1)
b = 3*y(1) - 3*y(0) - 2*k(0) - k(1)
c = k(0)
d = y(0)
where
max
____
\ |
k(0) = > pi * d_sinc(pi * i) * y(i)
/___|
i = min
max
____
\ |
k(1) = > pi * d_sinc(pi * (i-1)) * y(i)
/___|
i = min
The math behind this:
f(x) = ax^3 + bx^2 + cx + d
/ f(0) = y(0)
|
| f(1) = y(1)
<
| f'(0) = k(0)
|
\ f'(1) = k(1)
k(0) and k(1) calculated with sinc interpolation.
How to use:
Precalculate a, b and c values for all sample points in memory.
After that, when you interpolate a sample, all you need to do is:
a * x
a + b
a * x
a + c
a * x
a + y(0)
out = a
(total 3 muls, 3 adds)
ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ
"Hermite curve". Cubic through 2 known points. Continuous differential.
Differential of the curve at a known sample point = slope of a straight
line drawn through the two neigbouring known points.
ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ
Known sample points:
y(-1), y(0), y(1), y(2)
Interpolation takes place between points x=0 and x=1
Interpolated sample:
f(x) = ax^3 + bx^2 + cx + y(0) (x=0..1)
where
3 ( y(0) - y(1) ) - y(-1) + y(2)
a = --------------------------------
2
5 y(0) + y(2)
b = 2 y(1) + y(-1) - -------------
2
y(1) - y(-1)
c = ------------
2
The math behind this:
f(x) = ax^3 + bx^2 + cx + d
/ f(0) = y(0)
|
| f(1) = y(1)
<
| f'(0) = (y(1) - y(-1)) / 2
|
\ f'(1) = (y(2) - y(0)) / 2
Optimized pseudocode: (3 muls, 19 adds/subs/shifts)
a = y(0)
a - y(1)
a sal 2
a - y(0)
a + y(1)
a - y(-1)
a + y(2)
a sar 1
temp = y(0)
temp sal 2
temp + y(0)
temp + y(2)
temp sar 1
b = y(1)
b + y(1)
b + y(-1)
b - temp
c = y(1)
c - y(-1)
c sar 1
a * x
a + b
a * x
a + c
a * x
a + y(0)
out = a
ÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄÄ
Hermite curve:
+*
+ |
+ +
| |
+ |
| +
| |
+ |
| |
+ +
| |
+ |
* |
+ +
+ |
++ |
* * *+++ | * *
+++++++ | +
+ |
| +
| +
| |
+ +
| |
| +
| |
+ +
| +
* *
| +
+ +
+ ++
++ *+++
+++
Linear interpolation:
*
+ |
+ +
| |
+ |
+ |
| +
+ |
+ |
| |
+ +
| |
+* |
++ |
++ +
++ |
*+++++++*+++++++* | *+++++++*
| +
+ +
| |
| +
| +
+ |
| +
| +
| |
+ +
| |
* +*
++ ++
++ ++
++ ++
+*
No interpolation:
+++*++++
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
+++*++++ |
| |
| |
| |
*+++++++*+++++++*++++ | +++*+++++++*
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
| |
+++*++++ +++*++++
| |
| |
| |
+++*++++