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离散Frechet距离计算

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 欧氏距离：使用MATLAB计算欧氏距离
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    本教程介绍了如何利用MATLAB软件高效地计算向量或数据点间的欧氏距离，适合数学与工程领域的学习者和从业者参考。 计算矩阵 A 中每个向量到矩阵 B 中每个向量的欧氏距离。
     
  • 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。
     
  • Hausdorff 距离：使用 MATLAB 计算两组点云间的距离
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    本文章介绍如何利用MATLAB编程计算两组点云之间的Hausdorff距离，适用于需要进行图像处理和形状匹配的研究者。 这段代码用于计算两个点云之间的Hausdorff距离。 假设A和B是度量空间(Z,dZ)的子集，则A与B之间的Hausdorff距离，记作dH(A, B)，定义为： \[ dH(A, B)=\max{\left(\sup_{a \in A} dz(a,B), \sup_{b \in B} dz(b,A)\right)} \] 其中， \[ dH(A, B) = \max(h(A, B), h(B, A)) \] \[ h(A, B) = \max\limits_a (\min\limits_b (d(a,b))) \] 这里，\( d(a, b) \)表示L2范数。 函数调用格式为： ``` dist_H = hausdorff( A, B ) ``` 参数： - **A**：第一点集。 - **B**：第二点集。 注意：A和B可以有不同的行数，但必须有相同的列数。
     
  • 利用离散Fréchet距离判断曲线相似性的算法（2009年）
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    本文提出了一种基于离散Fréchet距离的方法来衡量和判定两条曲线之间的相似性，为模式识别与形状匹配提供了有效工具。发表于2009年。 本段落提出了一种方法来提取离散曲线中的关键特征至高点与至低点，并利用离散Fréchet距离作为测度对其进行研究。基于此建立了判断离散曲线相似性的数学模型，在无需对曲线进行平移和伸缩变换的情况下，能够有效评估其之间的相似性。 由于该问题的求解属于NP困难问题范畴，为此我们设计了一种新的多项式时间算法来解决这一挑战。通过在线手写签名验证的应用实例对该模型进行了测试，并进一步使用随机生成的150个测试签名进行检验。实验结果显示，匹配成功率为91.33%，误纳率为6%，误拒率为2.67%。
     
  • 离散数学习计算器
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    《离散数学习计算器》是一款专为学习离散数学设计的应用程序，提供集合论、图论、组合数学等领域的计算工具和例题解析，帮助学生更好地理解和掌握离散数学概念与解题技巧。 可计算真值表主析取范式主合取范式的Java程序需要在Java环境中运行。