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Douglas-Peucker点集压缩算法等

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简介:
简介:Douglas-Peucker算法是一种用于矢量数据精简的常用方法,通过设定阈值去除不重要的点,保留关键特征,从而达到压缩点集的目的。 点集压缩算法包括douglas-peucker、Radial distance和Nth point等方法。该项目在Windows 7系统下使用Visual Studio 2013和Qt5.5.1进行64位编译,并对原程序进行了Qt适应性修改。修改后的程序位于psimpl_v7_win32_demo\src\demo\x64\Debug目录下,可以直接运行并通过裸机测试验证了其功能。

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  • Douglas-Peucker
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    简介:Douglas-Peucker算法是一种用于矢量数据精简的常用方法,通过设定阈值去除不重要的点,保留关键特征,从而达到压缩点集的目的。 点集压缩算法包括douglas-peucker、Radial distance和Nth point等方法。该项目在Windows 7系统下使用Visual Studio 2013和Qt5.5.1进行64位编译,并对原程序进行了Qt适应性修改。修改后的程序位于psimpl_v7_win32_demo\src\demo\x64\Debug目录下,可以直接运行并通过裸机测试验证了其功能。
  • Ramer-Douglas-Peucker演示 - MATLAB实现
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    本资源提供了一种MATLAB实现的Ramer-Douglas-Peucker(RDP)算法演示程序。此算法用于曲线简化,在保持基本形状的同时减少数据点数量,适用于地理信息系统、计算机图形学等领域。该示例代码帮助用户理解和应用RDP算法进行路径或轮廓简化。 这是 Ramer-Douglas-Peucker 算法的演示。RDP_GUI.m 文件允许用户在第一个图形上用鼠标画线,并在第二个图形中绘制一条简化的曲线。DouglasPeucker.m 文件使用 Ramer-Douglas-Peucker 算法来减少矢量数据中的点的数量。
  • Douglas-Peucker介绍及MATLAB实现
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    简介:本文介绍了Douglas-Peucker算法的基本原理及其在MATLAB环境中的实现方法,通过代码示例展示了简化折线数据的过程。 用于 MATLAB 的 Douglas Peucker 算法。
  • Java编程中使用Douglas-Peucker进行轨迹的详细代码
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    本文章提供了在Java编程环境中实现Douglas-Peucker算法的具体步骤和源代码示例,旨在优化并减少GPS轨迹数据中的冗余点。通过该算法的应用,可以有效提高数据处理效率,并简化复杂的路径信息。 Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法的详细代码涵盖了问题描述、数据预处理、Douglas-Peucker轨迹压缩算法、点到直线的距离计算方法、平均误差求解方式以及如何生成结果文件等方面的知识。 1. 问题定义 进行轨迹压缩的目标是从原始GPS轨迹中选取关键点,从而在减少存储的数据量的同时保持整体路径的形状和特征。使用Java编程实现Douglas-Peucker算法是一种有效的解决方案来达成这一目标。 2. 数据预处理步骤 数据预处理主要包括对原始GPS记录文件中的经纬度坐标进行提取,并将其转换为以度表示的形式。这些经过格式化后的数据将会被用于后续轨迹压缩操作中。 3. Douglas-Peucker轨迹压缩方法详解 Douglas-Peucker算法是一种广泛应用于轨迹简化的方法,其核心在于通过选择线段的关键点来减少原始路径中的冗余信息。具体执行步骤如下:首先,在给定的GPS轨迹上连接起始和终止两个点A、B之间形成直线AB;然后遍历所有其他点,并计算每个中间点到这条直线的距离,找到距离最大的那个点C;接着比较这个最大距离dmax与预设阈值Dmax进行对比。如果dmax小于或等于Dmax,则可以认为该线段为原始轨迹的近似表示;反之,则需要将曲线在C处分割成AC和CB两部分,并对这两部分分别应用同样的简化过程。 4. 计算点到直线的距离 计算从某一点(如C)到另一条给定直线(AB)之间的距离,可以通过构造三角形并通过海伦公式来求解这个三角形的面积进而得到该高线长度作为两点间的最短距离d。 5. 平均误差分析方法 平均误差是指在简化过程中被忽略掉的所有点与对应近似路径之间实际偏差值总和除以总的点数得出的结果,用于衡量轨迹压缩算法的效果好坏程度。 6. 压缩比率计算公式 压缩率通过比较原始数据集中的节点数量与经过Douglas-Peucker处理后剩余的节点数目之间的比例来确定。该指标反映了在减少存储成本的同时保持路径特征的能力大小。 7. 数据结果文件创建说明 完成所有上述操作之后,将生成一份包含简化轨迹中每个保留下来的点ID、总的点数、平均误差以及压缩率等重要参数在内的输出报告文档供进一步分析使用。 8. 代码实现概览 整个程序采用Java语言编写,在IntelliJ IDEA开发环境下运行。项目分为两个主要类:ENPoint负责存储和管理地理坐标信息;TrajectoryCompressionMain则包含了数据处理、轨迹简化算法执行、距离测量及误差计算等功能模块的定义与实现逻辑。
  • Douglas-Peucker 的智能优化方(Matlab)
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    本研究探讨了Douglas-Peucker算法在简化折线数据中的应用,并提出了一种基于Matlab平台的智能优化策略,旨在提高算法效率和曲线拟合精度。 智能优化算法在信息技术领域发挥着至关重要的作用,尤其是在数据处理、图像分析以及路径规划等方面的应用场景中。Douglas-Peucker算法是一种用于简化多边形或曲线的算法,在地理信息系统(GIS)中的线路简化方面特别有用。该算法通过减少几何对象上的点数量来保留主要形状特征,从而降低数据存储和处理的需求。 Matlab是一款广泛使用的科学计算软件,它提供了丰富的工具和函数库,方便用户实现各种复杂的算法。在Matlab中实现Douglas-Peucker算法可以轻松地处理二维和三维的数据集,在绘制大型地图、优化轨迹显示或进行数据分析方面具有很大帮助。 Douglas-Peucker算法的核心思想是基于欧几里得距离的筛选过程。选取一条曲线的首尾两点作为端点,然后计算这条直线与其他所有点之间的最大距离。如果这个最大距离小于预设的阈值,则认为这些中间点对于简化后的曲线影响不大,可以被忽略;反之,选择离直线最远的那个点,并将其加入结果集,同时更新两个新的端点。重复上述过程直到处理完所有的点。 在Matlab中实现DP算法通常包括以下几个步骤: 1. **定义输入参数**:包含原始的多边形或曲线数据和预设的距离阈值。 2. **初始化**:设置起点和终点,并创建一个空的结果集来存储简化后的点。 3. **计算距离**:遍历所有中间点,计算每个点到端点直线的最大欧氏距离。 4. **筛选关键点**:如果找到的某个最大距离超过阈值,则将该点添加至结果集中,并更新两个新的子序列的起点和终点。 5. **递归处理**:对新生成的子序列继续执行DP算法,直到所有中间点都被处理完毕。 6. **返回简化后的曲线**:最终的结果集包含原始数据经过筛选后保留下来的那些关键点。 Douglas-Peucker算法是一种实用的数据优化技术。结合Matlab的强大功能,它可以为科研和工程应用提供高效的数据简化方案。理解和掌握这种算法对于提升数据处理能力和提高计算效率具有重要意义。
  • Douglas-Peucker:利用该减少曲线的数量 - MATLAB开发
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    这段简介可以描述为:“Douglas-Peucker算法”是一种用于简化折线或多边形轮廓的技术。本文档提供了如何使用MATLAB实现此算法,以有效减少曲线中的点数量而不显著影响其形状和特征。该代码适用于地理信息系统、地图绘制及数据可视化等领域,帮助提高处理效率并优化存储需求。 Ramer-Douglas-Peucker 算法(RDP)是一种用于减少曲线中近似点数的方法。该算法最初在1972年由Urs Ramer独立提出,并于1973年被David Douglas 和 Thomas Peucker 提出,之后的十年里还有其他几项相关工作。此算法也被称为Douglas-Peucker 算法、迭代终点拟合法和分割合并算法。 输入包括: - 一系列2xN 的点坐标 - 距离阈值ε(用于指定原始曲线与近似曲线之间的相似度,较小的ε意味着更接近) 输出为一个包含M个点的新列表(其中 M 小于等于 N),这些点构成了简化后的曲线。
  • LZW LZW LZW
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    LZW(Lempel-Ziv-Welch)是一种广泛使用的无损数据压缩算法,通过创建字符串字典来减少文件大小,常应用于图像、文本和各类数据传输中。 LZW(Lempel-Ziv-Welch)压缩是一种广泛应用于文本、图像及其他数字数据的高效无损压缩算法。该方法由Abraham Lempel、Jacob Ziv与Willis Welch于1977年提出,基于先前开发的LZ77和LZ78算法。 LZW的核心在于自适应编码表管理:它可以在处理过程中根据已出现的数据动态调整编码方式,从而提高压缩效率。其工作原理包括: 1. **初始化编码表**:开始时包含所有单字符及其对应的唯一数字代码(通常从1开始)。 2. **编码过程**:读取输入流中的连续字节序列形成模式串;如果该模式已存在于当前的编码表中,则发送对应代码,反之则添加新条目至表并仅传输现有前缀的代码。 3. **更新编码表**:随着新的字符组合被发现,不断扩充和优化编码表。当达到最大容量时可能需要重新初始化或采用其他策略管理旧数据。 4. **解码过程**:接收端依据相同的规则重建原始序列,通过接收到的代码查找并输出相应的模式串。 在LZW实现中,“`LZW.h`”文件通常定义了主函数和全局变量声明;“`decode.h`”负责解码逻辑;“hash.h”可能涉及到哈希表技术以加快编码表查询速度。“encode.h”包含具体压缩算法的细节,而“fileio.h”则处理输入输出操作。 LZW在GIF图像格式中被广泛应用。但由于专利问题,在其他场合如PNG等,则采用类似的无损算法替代(例如自适应霍夫曼编码)。对于含有大量重复模式的数据集,LZW可以实现显著压缩效果;但对于随机性较高的数据,其效率则会降低。 总之,LZW通过识别并有效处理输入中的重复序列来达成高效且灵活的无损压缩。在实际应用中需注意编码表维护、算法执行速度以及如何合理控制编码表大小等问题。
  • LZSS与解
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    LZSS是一种高效的文本压缩算法,通过查找先前出现过的字符串模式来减少数据大小。它以简单快速著称,在文件管理和网络传输中广泛应用。 LZSS(Lempel-Ziv-Storer-Szymanski)是一种广泛应用于文件压缩、网络传输等多个领域的数据压缩算法。该算法基于字典匹配的方法,在输入数据中查找重复模式以实现压缩效果。 **LZSS算法原理** LZSS的核心在于建立一个用于存储前缀和后缀匹配的字典,每个条目包含一段字符串及其在原始数据中的位置信息。在进行压缩时,通过扫描输入的数据来寻找与字典内项相匹配的部分,并将其编码为索引加长度的形式而非直接保存字符序列;解压过程则依据这些索引及长度从已解析的文本中复制相应内容以复原原始数据。 **C++实现** 使用C++语言进行LZSS算法的具体实施通常包含以下步骤: 1. 建立字典:设定一个固定大小的数据缓冲区作为字典。 2. 分析输入流:逐字符地处理输入,与字典中的条目作比较以确定最长匹配项。 3. 编码输出:将已找到的匹配信息(包括位置和长度)编码为新的数据格式并输出。 4. 更新字典内容:当前字符加入到字典中,并根据需要移除旧的数据以便维持固定的大小限制。 **Delphi实现** 在基于Pascal语言开发环境下的Delphi,LZSS算法的具体实施步骤与C++相似。主要区别在于将类结构转换为对象形式以及使用特定于该平台的字符串处理函数等细节差异上。 **移植代码至不同编程环境中的注意事项** - 类型和内存管理:例如在从C++迁移到Delphi时,需要调整有关指针、动态数组与记录类型或类之间的关系,并且要熟悉Delphi特有的内存分配机制。 - 字符串处理方式的转换:由于两种语言之间对于字符串操作方法的不同,因此必须对相关代码进行相应的修改。 - 调用函数风格的变化:在移植过程中可能需要调整原有C++中的某些特定语法以适应目标语言的要求。 总体而言,通过对比`Lzss.cpp`, `lzss.h` (为C++版本) 和 `lzss.pas`(Delphi版本)这两个不同编程环境下的实现文件可以更好地理解如何跨平台地应用同样的算法。
  • RD目标仿真与
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    本研究探讨了RD(Rate-Distortion)算法在点目标仿真中的应用及其数据压缩技术,旨在优化仿真效率和图像质量之间的平衡。 基于RD算法的点目标仿真及压缩的MATLAB代码
  • LZSS
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    LZSS是一种数据压缩算法,基于Lempel-Ziv字典编码技术,通过查找重复模式并用指针代替来减少文件大小。广泛应用于软件中以优化存储和传输效率。 一个完整的LZSS压缩算法源代码工程。