平滑曲線演算法

1. 線平滑的演算法實現都有哪些

線平滑的演算法實現都有二次指數平滑法求預測值，最小二乘法曲線擬合，5點3次平滑曲線，線平滑的演算法屬於數字幾何處理領域的問題，計算機圖形學和計算機輔助設計中，用多邊形網格可以表示復雜的三維實體。

線平滑的演算法中為了方便於在O(1)的時間內獲取點P的相鄰點與相鄰面，故需要提供輔助結構來存儲這些鄰接點面的信息。故用上面那個簡單的Mesh定義就不行了，應該將Mesh數據結構按如下方式定義，增加點鄰接信息的存儲，為實現這些，定義了PointAttachmentInfo結構和新的Mesh類。

還有一種實現的是拉普拉斯平滑，在前面的博客中，介紹了最為基礎的拉普拉斯平滑演算法的實現，簡單的拉普拉斯平滑演算法的原理是將每個頂點都移動到相鄰頂點的平均位置，即採用所謂傘狀運算元。

其具體的實現邏輯表述如下：初始化Mesh的鄰接點結構集，新建臨時點集，用來存儲點平滑後的位置，對所有Mesh中的頂點P，初始化臨時向量為零向量。

獲取P的鄰域點集Adj(P)，對所有領域點T，將其位置加到臨時向量里，臨時向量/=領域點集數，將臨時向量的位置存入臨時點集，對所有Mesh中的頂點P，將P的位置修改為臨時點集中對應點的位置。