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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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
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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在机器学习中，经常需要使用距离和相似性计算的公式，在做分类时，常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，计算这个度量，我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时，判断个体所属的类别，就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离，利用kNN进行分类时，也是计算个体与已知类别
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2024-01-28 01:00:50
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常用的下面一些距离计算方式欧式距离（Euclidean Distance）余弦相似度（Cosine）皮尔逊相关系数（Pearson）修正余弦相似度（Adjusted Cosine）汉明距离（Hamming Distance）曼哈顿距离（Manhattan Distance）1.欧式距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离计算方式，源自欧式空间中两
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2023-10-27 14:09:15
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借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标(即个体各维度的特征数值)直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小(余弦相似度越大)，两向量之间越相似。如果保持A点的位置不变，B点朝原方向延伸，那么这个时候余弦相似度cosθ是保持不变的，因为夹角不变，而A
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2024-08-20 18:08:14
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借助三维坐标系来看下欧氏距离和余弦相似度的区别 从图上可以看出欧式距离衡量的是空间中各点之间的绝对距离，和点所在的位置坐标（即个体各维度的特征数值）直接相关，距离越小，两向量之间越相似；而余弦相似度衡量的是空间中两向量之间的夹角，体现的是方向上的差异，夹角越小（余弦相似度越大），两
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2024-07-04 04:48:02
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在数据科学与机器学习领域，计算数据点之间相似度的一个常见方法是使用欧式距离（Euclidean Distance）。通过计算欧式距离，可以量化两个点之间的直线距离，从而评估它们在特征空间中的相似性。本文将详细介绍如何在Python中实现欧式距离的计算，重点在于环境准备、步骤指南、配置详解、测试验证、优化技巧与扩展应用。
### 环境准备
在进行Python欧式距离的实现之前，需要确保我们的软硬
1.欧氏距离（Euclidean Distance）欧式距离全称是欧几里距离，源自欧式空间中两点间的距离公式。 1.平面空间内两点a(x1,y1),b(x2,y2)的欧式距离为： 2.三维空间里的欧氏距离2.马氏距离（Mahalanobis Distance）基础知识 1.方差：方差是标准差的平方，而标准差的意义是数据集中各个点到均值点距离的平均值。反应的是数据的离散程度。 2.协方差：标准差与方
今天在看推荐算法里经典的求TOPK问题时，偶然看到了欧氏距离和余弦相似度的等价性，特此记录下来。基本定义以下定义来自维基百科。余弦相似度： 注意，余弦距离不等价于余弦相似度： 欧氏距离： 两者的区别与联系当item，也就是向量中的两个点，在各个维度归一化后，变为单位向量，可以导出欧氏距离和余弦相似度的关系： 在各个博客上很容易看到下面这句话“欧
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2024-08-12 13:48:39
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# PyTorch：距离与相似度计算
在机器学习和深度学习中，距离和相似度的计算是数据分析和模型训练中的关键环节。本文将介绍如何在PyTorch中实现距离相似度计算，并会附上相应的代码示例。
## 什么是距离与相似度？
距离是衡量两个数据点之间差异或相似程度的一种方式。常见的距离计算方法有欧几里得距离、曼哈顿距离等。相似度则是用来衡量两个数据点的相似程度，通常用到余弦相似度、皮尔逊相关系数等
原创
2024-10-03 06:23:06
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距离:1. 明可夫斯基距离(Minkowski Distance)公式:其中p是一个变量,下面的所有距离都是这个公式的特例;p=1就是曼哈顿距离, P=2就是欧式距离,P=无穷时,就是切比雪夫距离. 2. 欧几里得距离(Euclidean Dista
在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。
本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1.欧氏距离2.曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5.标准化欧氏距离6.马氏距离7.夹角余弦8.汉明距离9
# 使用欧式距离计算相似度的指南
在进行数据分析与机器学习时，计算相似度是一个常见的任务，而欧式距离（Euclidean distance）是其中一种基本方法。本文将会指导你如何在Python中实现这一过程。我们将通过一个简单的示例来说明，从数据准备到计算相似度的完整流程。
## 流程概述
在实现欧式距离计算相似度的过程中，我们可以将其拆分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-06 05:06:00
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1、几种常见距离度量方式见2、为什么用外观特征使用余弦距离，而不是欧式距离。余弦相似度：取值范围[-1,1] 余弦距离=1-余弦相似度：取值范围[0,2]1）含义：欧式距离体现数值上的绝对差异，用在特征向量上含义模糊；余弦距离体现方向上的相对差异，侧重于相似度、向量方向，与向量的大小无关。2）取值范围：欧式距离范围不固定，余弦距离范围固定，在维度较多情况下也是[0,2]。因此，类似于客户评价、外观
闵可夫斯基距离Minkowsli：P=(x1,x2,...,xn)andQ=(y1,y2,...,yn)∈Rn 是衡量数值点之间距离的一种非常常见的方法，假设数值点P和Q坐标如上：那么，闵可夫斯基距离定义为： dist(X,Y)=(∑i=1n|xi−yi|p)1p 当p = 2时，表示的是欧几里得距离(Euclidean distance)， 当p = 1时，表示的是曼哈顿距离(Manhatta
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2024-04-10 14:56:03
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欧氏距离欧式距离是表征两点之间的直线距离，其在k维空间的计算公式为：曼哈顿距离曼哈顿距离表示的是两点之间连线对各个坐标轴投影的长度总和，其示意图和计算公式如下：余弦相似性度量在高中的时候我们就会计算两向量之间的夹角余弦，扩展到高维空间计算方式也是一样的。两向量之间的余弦夹角越小，我们便可认为两向量之间的相似性越强，因为其指向的方向是相似的；相反，如果余弦夹角越大，例如反向180°，那我们可认为两向
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2023-10-11 09:43:37
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