1、原理介绍 匀加速直线运动模型需要考虑的是在某一时刻k的位置、速度和加速度。这些可以用矢量X（k）表示即：，假设目标在X方向（水平）上作近似匀加速直线运动，y方向（垂直）上也近似匀加速直线运动。并且两个方向上运动都有系统噪声W(k)，则在笛卡尔坐标下该目标的运动状态方程为： 其中状态矩阵F为：假设雷达位于（x0,y0）对目标进行跟踪，则可得到雷达到目标的距离和
原理图如下： 原理图说明：滤波部分L1为共模电感，共模电感能够衰减共模干扰，对单板内部的干扰以及外部的干扰都能抑制，提高产品的抗干扰能力，同时也能减小通过429信号线对外的辐射，共模电感阻抗选择范围为120Ω/100MHz ~2200Ω/100MHz，典型值选取1000Ω/100MHz。C1、C2为滤波电容，给干扰提供低阻抗的回流路径，能有效减小对外的共模电流以同时对外界干扰能够滤波;电容容值选取
《如何理解弗雷歇距离(fréchet distance)》由会员分享，可在线阅读，更多相关《如何理解弗雷歇距离(fréchet distance)(4页珍藏版)》请在金锄头文库上搜索。1、如何理解弗雷歇距离(Frchet distance)作者：陈郁葱定义设二元组 是一个度量空间，其中 是 上的度量函数，在无需指明度量函数的情(,) 况下，我们把度量空间简称为 。定义 1 如果定义在单位区间 上的
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2023-08-04 13:31:53
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弗雷歇距离的原理及python代码实现（动态规划）在网上看了很多关于弗雷歇距离的介绍，结合自己的理解，出一版更通俗易懂、更清晰具体的解释。最简单的解释自然是最短狗绳长度，但我将从另一个角度来解释它。图中人牵着狗在走，人走直线，狗走得自由且散漫。为了能拴住狗，任何时刻狗绳的长度都应该大于人狗距离，于是有最短狗绳长度等于最大人狗距离。现在我们假定人只能走蓝色轨道，狗只能走红色轨道且都只能向前走，但是具
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2024-02-02 08:35:03
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# 弗雷歇距离（Frechet Distance）的计算及其应用
## 引言
弗雷歇距离是一种用于衡量两条曲线之间的相似度的距离度量方式。它是基于欧几里得距离的一种改进，可以更好地捕捉到曲线之间的形状和拓扑结构的差异。
弗雷歇距离广泛应用于计算机图形学、地理信息系统（GIS）、生物信息学等领域。本文将介绍弗雷歇距离的原理及其在Python中的实现方式，并通过代码示例进行演示。
## 原理
原创
2023-11-14 05:24:14
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离散信号的FFT我们知道一个信号的傅里叶变换就可以得到该信号的频谱，下面我们就通过matlab具体代码来感受这个过程。实验分析信号输入t=0:0.01:2;
x=2+3*cos(2*pi*50*t-pi*30/180)+1.5*cos(2*pi*75*t+pi*90/180)
plot(x);通过上述代码我们画出一个频率f为50hz(相角-30度)和频率f=100hz（相角90度）
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2023-12-18 20:54:17
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计算轨迹相似性是各种时空应用的关键和基本任务，如聚类，预测和异常检测。传统的相似度度量方法dtwh和Hausdorff由于计算复杂度为二次元，无法处理大规模数据。为了解决这一问题，提出了多种轨迹表示学习方法来逼近度量空间，同时降低相似性计算的复杂度。然而，这些工作都是基于RNN后端设计的，导致在长轨迹上性能下降严重。本文提出了一种新的基于图的方法TrajGAT，该方法对层次空间结构进行了显式建模，
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2024-06-04 14:44:25
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轨迹相似度计算在拼车、道路规划、交通优化等领域有着广泛的应用。最近移动设备的发展使得可用轨迹数据的数量出现了前所未有的增长，单个机器已经无法支持高效的查询处理。因此，需要一种分布式的内存轨迹相似性搜索方法。然而，现有的分布式方案要么浪费计算资源，要么无法支持正在使用的相似性度量范围。为了在Spark上处理top-k轨迹相似性查询，提出了一种分布式内存管理框架REPOSE。提出了一种参考点trie
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2024-06-14 23:07:43
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0、论文基本介绍以及相关内容分析移动用户位置的相似性，提取移动用户的相似路径在出行路径预测、兴趣区域发现、轨迹聚类、个性化路径推荐等领域具有广泛的应用。重点：利用移动用户定位数据找到合适轨迹的表示方法，如何高效计算移动用户轨迹间的相似性成为热点。本文---基于改进LCSS的移动用户轨迹相似性查询算法研究：
（1）移动用户原始轨迹数据->抽取位置序列->映射为具有时间和地理位置信息的序列
概述 在日常生活中很多场景应用到了轨迹相似度的计算，如：地图路线匹配、发现新冠病毒易感人群等。目前主要使⽤的相似性分析⽅法可以分为基于规整的方法（包括动态时间规整（DTW）、最⻓公共⼦序列（LCSS）和基于真实序列的编辑距离（EDR）等）和基于形状的⽅法（包括 Hausdorff 距离、单向距离 (OWD) 和 Fréchet距离等）。这些传统⽅法必须计算采样点之间的距离，计算复杂，计算量⼤。
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2023-10-13 19:31:18
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在实际当中，我们经常需要比较两条轨迹之间的误差。但是，由于 ground-truth 轨迹与相机轨迹很可能不在一个参考系中，它们得到的轨迹并不能直接比较。这时，我们可以用 ICP 来计算两条轨迹之间的相对旋转与平移，从而估计出两个参考系之间的差异。设真实轨迹为 Tg，估计轨迹为 Te，二者皆以 TW C 格式存储
0 度量测量给定相似性测量f和三条轨迹Ti，Tj和Ta如果f满足以下条件，那么称f为一个度量测量
唯一性
非负性
三角不等式
对称性
一些聚类算法（K-means，KNN）、一些数据结构（KD树、ball-Tree）都需要在度量空间中实现1 基于点之间的距离1.1 最近对距离 Closest-Pair Distance从两条轨迹中
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2023-12-29 20:44:01
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人与车辆的轨迹体现了交通基础设施的重要信息，在许多涉及轨迹数据分析的实际应用中，轨迹相似度计算具有重要意义。近年来，基于深度学习的轨迹相似技术有望提高传统相似技术的效率和适应性。然而，现有的轨迹相似性学习方案强调的是空间相似性而不是时间相似性，这使得它们在时间感知分析中不是最优的。为此，本文提出ST2Vec，一种基于轨迹表示学习的架构，考虑轨迹对之间的细粒度空间和时间相关性，用于道路网络中的时空相
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2024-01-29 00:41:15
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轨迹相似度衡量任务背景&应用：随着物联网设备和定位技术的发展，会产生许多时空相似度很高的轨迹，例如：对于单个个体：其轨迹可能会被多个定位系统所采集，比如当你驾驶汽车在高速上行驶，手机或汽车的GPS、路边的监控摄像头，以及经过的收费站等都会记录你的位置信息，生成多条轨迹。对于多个个体：比如你的朋友和你结伴出行，生成的两条轨迹也是相似度很高的。本文研究的方向就是设计一种方法来度量两条轨迹之间的
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2023-12-08 12:59:31
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Deeplearning4j 实战 （22）：基于DSSM的语义匹配建模DSSM是微软在2013年提出的，最早用于搜索引擎语义召回的双塔模型。目前在工业界也广泛用于推荐召回、搜索相关性排序、语义召回等环节。DSSM是一个轻量级模型，在线上serving的时候，可以通过对query向量和doc向量计算内积，得到的相似值用来衡量query和doc的相似度，从而进行进一步的排序。下面就分别从DSSM模型
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2024-08-22 22:02:02
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Index-based Most Similar Trajectory Search（基于索引的最相似轨迹搜索） 从以下几个方面介绍：研究目的：本文定义了速度相关度量和速度无关度量来解决时空轨迹相似性搜索问题： 目前提出的方法大多是基于时间序列分析的背景，或者基于最长公共子序列模型(LCSS)和最近提出的实序列上的编辑距离(EDR)。这些方法的主要缺点是，忽略了运动的时间维度，以及假设轨迹长度相同
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2024-09-23 15:55:01
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引言行人检测是近年来计算机视觉领域的研究热点，同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人，在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面，无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生；安防保护方面，通过行人检测来防止可疑人员进入；公共场所管理方面，通过行人检测统计人流量数据，优化人力物力等资源的分配。对于目标检测的方法，从2013年Ross Girshick提出R-C
网上有太多的声称Java大牛的大V，到底哪些值得关注，本文也许可以帮助你。如果你是Java开发者，关注几位经验丰富的Java大牛，并随时了解他们的关注焦点对于自己肯定是非常有好处的。然而，今天在网络上，有太多的声音试图赢得你的眼球，但有时往往真假难辨。最近，我们搜索了社交媒体上的最有洞察力的Java专家，做成一个列表，供您参考。Nicolas FränkelTwitter: @nicolas_fr
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2023-07-28 20:25:20
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Deep Representation Learning for Trajectory Similarity Computation在本文中，我们提出了一种新的方法，称为t2vec(轨迹到向量)，基于深度表示学习来推断和表示轨迹的底层路径信息。该算法对非均匀、低采样率和噪声采样点具有鲁棒性，可用于轨迹相似度计算。这是通过利用存档的历史轨迹数据和一个新的深度学习框架来实现的。根据所学的表示，计算两条
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2024-01-29 00:48:28
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# 轨迹相似度算法 Python 实现
## 简介
本文将教会你如何实现轨迹相似度算法。轨迹相似度算法用于计算不同轨迹之间的相似度，常用于地理信息系统、运动轨迹分析等领域。我们将使用 Python 编程语言来实现这个算法。
在开始之前，我们先来了解一下整个实现过程的流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 数据准备 | 收集、整理轨迹数据 |
| 2
原创
2024-02-02 09:28:15
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