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Lookup Table

Math

Table de recherche 1D (Lookup Table) avec interpolation linéaire. Fait correspondre des valeurs d'entrée à des valeurs de sortie à l'aide d'un ensemble de points de rupture (breakpoints) et de données tabulaires associées.

Modèle Mathématique

Pour des points d'appui x₀ < x₁ < ... < xₙ et des valeurs tabulaires y₀, y₁, ..., yₙ :

y = y_i + (y_{i+1} - y_i) \frac{x - x_i}{x_{i+1} - x_i}

Extrapolation :

clip : sortie = y₀ si x < x₀, yₙ si x > xₙ
linear : prolonge la pente d'interpolation calculée sur l'intervalle le plus proche

Entrées & Sorties

Direction	ID	Label	Type	Status
→ In	`in`	In	number	Required
← Out	`out`	Out	number	Output

Paramètres

Paramètres	Label	Type	Défaut
`breakpoints`	Breakpoints	text	`0 1 2 3`
`tableData`	Table Data	hidden	`0 1 4 9`
`interpolation`	Interpolation	select	`linear`
`extrapolation`	Extrapolation	select	`clip`

Exemples d'Utilisation

Avec des points d'appui 0 1 2 3 et des données de table 0 1 4 9 :

Entrée 0.5 → Sortie 0.5 (interpolée entre 0 et 1)
Entrée 1.5 → Sortie 2.5 (interpolée entre 1 et 4)
Entrée 5.0 avec clip → Sortie 9 (bloquée sur la dernière valeur)
Entrée 5.0 avec linear → Sortie 19 (extrapolée)

Remarques & Bonnes Pratiques

Monotonie des points d'appui : Les points d'appui doivent être strictement croissants ; des valeurs non monotones produisent des résultats indéterminés.
Taille de la table : Le nombre d'éléments dans tableData doit correspondre exactement au nombre de breakpoints.
Extrapolation — clip : Plus sûre dans la plupart des cas industriels ; empêche la sortie de diverger hors de la plage étalonnée.
Extrapolation — linear : Utile lorsque la tendance au-delà des bornes reste physiquement linéaire.
Performance : Recherche en O(log n) par dichotomie ; très performante même avec des milliers de points d'étalonnage.

Composants Associés

Constant : Source de signal constante
LookupTable2D : Pour les tables de correspondance à deux dimensions