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自1987年Kass提出Snakes模型以来，各种基于主动轮廓线的图像分割理解和识别方法如雨后春笋般蓬勃发展起来。Snakes模型的基本思想很简单，它以构成一定形状的一些控制点为模板（轮廓线），通过模板自身的弹性形变，与图像局部特征相匹配达到调和，即某种能量函数极小化，完成对图像的分割。再通过对模板的进一步分析而实现图像的理解和识别。

本资源介绍了两种pca基于python的故障诊断实现，一种是针对数据维数冗余的降维诊断，另一种是小数据维数的诊断，包含代码和数据集。

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对给定的点进行三次B样条插值，得到插值曲线，这里给定的点可以是二维平面上的点或三维点，注意输入的点矩阵要每行为一个点坐标，里面都有注释，可以自己简单修改封装成自己想要的带参函数，里面有测试的点数据，可以直接运行效果还不错哦！

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