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C/C++中的离散弗雷歇（Frechet）距离

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简介：
本文探讨了在C/C++编程环境中计算几何对象间离散弗雷歇距离的方法和技术，提供了高效算法实现示例。 离散弗雷歇（Frechet）距离的计算参考了前人的代码，并通过自底向上的动态规划方法减少了递归过程中栈的使用，尤其是在处理大量曲线数据点的情况下。

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  • C/C++中的离散弗雷歇（Frechet）距离
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    本文探讨了在C/C++编程环境中计算几何对象间离散弗雷歇距离的方法和技术，提供了高效算法实现示例。 离散弗雷歇（Frechet）距离的计算参考了前人的代码，并通过自底向上的动态规划方法减少了递归过程中栈的使用，尤其是在处理大量曲线数据点的情况下。
     
  • 离散Frechet距离计算
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    离散Frechet距离是一种用于衡量两条曲线相似度的方法，在计算机视觉和地理信息系统中广泛应用。本研究探讨该距离的高效算法与应用。 离散FRECHET距离的C++源码用于计算不同曲线之间的相似性。
     
  • MATLAB开发-弗雷切特距离计算
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    简介：本项目致力于利用MATLAB实现弗雷切特距离的高效计算，为数据集间的相似性分析提供强大工具。适合研究人员和工程师使用。 在MATLAB开发中实现Frechet距离计算功能。提供一个函数来计算Frechet距离（又称狗步行距离）。
     
  • 离散Frechet距离：衡量两条曲线相似性的标量指标 - MATLAB开发
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    本项目介绍并实现了一种用于计算离散Frechet距离的方法，该方法是评估两条曲线之间相似性的一种有效手段。通过MATLAB编程，用户可以输入任意多条曲线数据，程序将自动输出它们之间的离散Frechet距离值，为形状匹配和模式识别等领域提供了强大的工具支持。 Frechet 距离用于衡量两条曲线 P 和 Q 之间的相似性。它被定义为能够连接沿 P 曲线行进的任意一点与沿 Q 曲线行进的另一点所需的最小绳索长度，即使这两点的行进速度可以不同。计算 Frechet 距离时，算法会使用沿着曲线 P 和 Q 的采样点来得出该距离的一个有界近似值。
     
  • Frechet距离计算工具：利用标量Frechet距离评估空间曲线上的一致性- MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种计算Frechet距离的工具，用于衡量两条空间曲线之间的相似度，通过标量值来量化它们在几何形状上的一致性。 特里斯坦·乌塞尔在2013年5月提出了计算两条曲线之间Frechet距离的方法，并于2020年6月进行了更新。 函数定义如下： f = frechet(X1,Y1,X2,Y2) f = frechet(X1,Y1,X2,Y2,res) 其中，(X1, Y1) 表示第一条曲线的有序x和y坐标；(X2, Y2) 则表示第二条曲线的有序x和y坐标。这两条曲线上的点数可以不同。 参数 res 是一个可选正整数值，用于设定跨越任意两点之间最小成对距离与最大成对距离之间的线性间隔数量。通常情况下，建议先不设置这个参数以获得最高精度的结果；如果计算时间过长，则可以从1000开始尝试调整该值。 当未使用res时，脚本会检查所有唯一值的阈值（即成对距离），这在处理包含少量点（如1000个）的曲线时可能没有问题，但在大量数据（例如10万个点）的情况下可能会出现问题。
     
  • Frechet (1).zip曲线相似度_Frechet距离_算法详解_距离衡量
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    本资料详细解析了Frechet距离的概念及其在评估Zip曲线相似度中的应用，并介绍了相关的计算算法和距离衡量方法。 弗雷歇距离（Frechet Distance）是一种用于计算两个曲线之间相似度的重要算法，在计算机图形学、图像处理及模式识别等领域有着广泛的应用价值。“frechet (1).zip”压缩包内包括了实现这一算法的MATLAB代码“frechet.m”，以及可能包含使用条款和限制信息的许可证文件“license.txt”。 弗雷歇距离的概念可以通过狗主人与宠物散步的例子来形象化理解：想象一条狗在不规则路径上行走，而它的主人则沿着另一条不同的路线行进，并且始终牵着狗。这时，他们之间最短链子长度即为弗雷歇距离，反映了两者间最大的局部偏离值。从数学角度来看，它定义了两条曲线之间的“距离”，即使这些曲线不必是连续或参数化的。 计算弗雷歇距离的核心在于对给定的两条曲线进行细分，并在每一对分段点之间寻找最短路径。这一过程可通过动态规划算法来实现，确保找到全局最优解。具体步骤如下： 1. **曲线细分**：将这两条曲线分别细分为多个点，通常采用等距分割或基于变化率的方法。 2. **构建状态转移矩阵**：定义一个二维数组（即矩阵），其中每个元素代表对应的分段点之间的距离。 3. **动态规划求解**：利用递推关系填充上述矩阵，并确定从起点到终点的最大路径长度。 4. **计算弗雷歇距离**：最终，该矩阵的最后一个元素将给出所求的距离值。 在实际应用中，弗雷歇距离可用于评估两个形状之间的相似性。例如，在比较手写字符、生物曲线（如DNA序列）或地理轨迹时都非常有用。它能够很好地处理局部变形问题——即使曲线经历了弯曲、缩放或者平移等变换，只要整体形状保持不变，则其计算出的距离也不会显著增加。 MATLAB代码“frechet.m”可能实现了上述算法，并提供了输入两条曲线的坐标数据、执行细分操作、构建状态转移矩阵、动态规划求解以及返回弗雷歇距离等功能。通过该程序，用户能够方便地评估任意两段不规则路径之间的相似度。 需要注意的是，“license.txt”文件中可能会包含关于代码使用的条款和限制信息，在使用前应仔细阅读并遵守相关规定以避免版权或许可协议的违反问题。 总体来说，弗雷歇距离是一种衡量曲线间相似性的有效方法。其算法基于动态规划原则，并能处理局部变形的情况。通过MATLAB中的“frechet.m”文件所提供的计算功能，用户可以便捷地评估不同路径间的相似程度。
     
  • 雷达距离计算下的远距离干扰及雷达自卫距离.rar
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    本研究探讨了在雷达系统中，基于雷达距离计算的远距离干扰策略及其对雷达自卫效能的影响。分析并提出了提高雷达自我保护能力的方法。 计算在自卫干扰条件下的跨越距离以及远距离支援干扰情况下的雷达作用范围。
     
  • C#中离散点生成TIN
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    本文介绍了在C#编程环境下，利用算法从一系列离散点数据中构建三维不规则三角网（TIN）的技术与方法。 使用C#语言可以生成离散点的TIN模型，并通过插值方法来创建等高线。
     
  • C#中离散点生成TIN
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    本文介绍了在C#编程环境中利用算法从一系列离散空间数据点构建三维不规则三角网(TIN)的技术与方法。 使用C#语言可以实现从离散点生成TIN（不规则三角网）模型，并进一步通过插值方法生成等高线。这一过程涉及到地理信息系统中的常用技术，适用于地形分析与建模等领域。在具体实施时，开发者需要考虑如何有效地组织和处理空间数据以构建精确的三维表面以及后续的二维等高线表示。 此任务通常包括以下几个关键步骤： 1. **离散点输入**：从各种来源获取地理坐标系中的离散点集合。 2. **TIN模型生成**：基于这些离散点创建三角网，形成一个能够描述地形起伏的三维表面。这一步骤需要算法来确定最佳连接方式以确保网格的质量和效率。 3. **插值操作**：利用已构建好的TIN进行插值计算，在不同高度级别上描绘出等高线图。 整个流程中涉及到的数据处理与算法实现对于掌握C#编程语言及其在GIS领域的应用来说是一个很好的实践机会。