这篇论文的关键是将“拉格朗日插值法”改为“切比雪夫多项式拟合算法”。
一、拉格朗日插值法
拉格朗日差值法保证了几乎所有的点都通过一条直线，通过之前的大量采样点进行比对算出当前时刻点值。
该算法的最大不足是当观测采样点需要增加或减少时，原的公式必须重新建立，计算量大。
二、切比雪夫多项式拟合算法
利用余弦函数的性质进行拟合，允许一定的波动，采样点少时波动幅度大些，表现为波形的幅值大。
其算法流程如下：
这篇论文的关键是将“拉格朗日插值法”改为“切比雪夫多项式拟合算法”。
一、拉格朗日插值法
拉格朗日差值法保证了几乎所有的点都通过一条直线，通过之前的大量采样点进行比对算出当前时刻点值。
该算法的最大不足是当观测采样点需要增加或减少时，原的公式必须重新建立，计算量大。
二、切比雪夫多项式拟合算法
利用余弦函数的性质进行拟合，允许一定的波动，采样点少时波动幅度大些，表现为波形的幅值大。
其算法流程如下：