计算两点经纬度距离的小工具，经纬度格式为度格式，支持小数点后10位，计算结果可精确到厘米级别

根据原理的不同，输电线路故障测距的主要方法分为三类：故障录波分析法、阻抗法、和行波法。 　　1.故障录波分析法 　　故障录波分析法利用故障时记录得到的各种电气量，事后由技术人员进行综合分析，得到故障位置。随着计算机技术和人工智能技术的发展，故障录波分析法可以通过自动化设备快速完成。但该方法会受到系统阻抗和故障点过渡阻抗的影响，而导致故障测距精度的下降。 　　2.阻抗法 　　阻抗法建立在工频电气量的基础上，通过建立电压平衡方程，利用数值分析方法求解得到故障点和测量点之间的电抗，由此可以推出故障的大致位置。根据所使用电气量的不同，阻抗法分为单端法和双端法两种。 　　对于单端法，简单来说可

根据一个给定经纬度的点和距离，进行附近地点查询，计算两点位置的距离，返回两点的距离，单位：公里或千米

MATLAB代码：基于概率距离快速削减法的风光场景生成与削减方法 关键词：风光场景生成 场景削减 概率距离削减法 蒙特卡洛法 参考文档：《含风光水的虚拟电厂与配电公司协调调度模型》完全复现场景削减部分 仿真平台：MATLAB平台 优势：代码具有一定的深度和创新性，注释清晰，非烂大街的代码，非常精品！ 主要内容：代码主要做的是风电、光伏以及电价场景不确定性模拟，首先由一组确定性的方案，通过蒙特卡洛算法，生成50种光伏场景，为了避免大规模光伏场景造成的计算困难问题，采用基于概率距离快速削减算法的场景削减法，将场景削减至5个，运行后直接给出削减后的场景以及生成的场景，并给出相应的概率，可移植以及可应用性非常强

 文中首先介绍了雷达测距的两种常用方法，通过分析，调频连续波（FMCW）雷达更具有优势，然后阐述了调频连续波（FMCW）雷达测距系统的基本组成原理，再后本文论述了测频中最常用的FFT算法。接着分析研究了由此衍生出的距离谱，根据距离谱本文重点论述了其估计算法，说明了距离谱最大采样点法的问题，提出距离谱最大值二分估值法，又经过进一步改进得到距离谱最大值的拟合法。通过计算机仿真的结果确定距离谱最大值的拟合法提高了测距的精度。

弗雷德 快速，可扩展且轻量级的C ++Fréchet距离库，暴露于python，专注于多边形曲线的（k，l）聚类。 成分C ++后端 import Fred.backend as fred 线程数 默认情况下，Fred将自动确定要使用的线程数。如果要设置上限，请调用fred.set_maximum_number_threads(number) 。 曲线 签名： fred.Curve(np.ndarray) ， fred.Curve(np.ndarray, str name) 属性： fred.Curve.values ：曲线为np.ndarray ， fred.Curve.name ：获取曲线的名称， fred.Curve.dimensions ：曲线的尺寸， fred.Curve.complexity ：曲线的点数 曲线图 签名： fred.Curves() 方法： fred.Curv

关于锥筒区域的细节：见CAD 三维数据，如果客户有需求，博世可提供该数据。在锥筒区 域内，水平及垂直方向+/-3°的安装偏差角已经考虑进去。而在x/y/z 三个方向的安装偏移量未被考虑，需要单独进行考虑

雷达传感器控制单元（以下亦称雷达、中距离雷达、雷达传感器、传感器等）中集成了调频连续波雷达收发器，该收发器工作于76.0-77.0 GHz 的频段（类别II，见附录A）。 雷达前方的目标反射雷达信号，相对速度和距离可以通过多普勒效应和差频算出。目标的方位角则通过使用规范化的天线特性图来计算得到。

该资源主要用于考试，项目活动倒计时天数统计，有了倒计时，每天做好规划，通过每天工作量的累计，会产生惊人的效果。轻松完成规划的任务，不慌于心，工作更加得心应手。

经纬度距离换算matlab代码HAB Datacube提取 该项目分为培训和测试任务 训练任务将使用一个包含所有HAB的经纬度，日期和（HAB）计数信息的Groundtruth MATLAB .mat文件。 然后，这会在地面真相文件中的每个样本行生成一个H5文件。 该H5文件包含来自卫星的所有成像数据。 然后可以将这些H5文件用于机器学习（交叉验证等）。 测试任务将地理区域划分为测试网格。 然后为测试网格内的每个位置生成数据立方体。 档案文件 BiMonModisAChlr.m ：生成双峰平均值（预处理） train_genAllH5s.m ：输入xml配置文件，然后加载.mat地面真相文件。 然后调用genSingleH5形成所有H5数据立方体。 test_genAllH5s.m ：定义要测试的位置的网格。 然后调用genSingleH5形成所有H5数据立方体。 genSingleH5s.m ：输入inStruc和confgData生成单个H5数据多维数据集的函数。 搜索所有相关的.nc颗粒（使用fd_matchup.py和NASA的CMR界面）。 由所有本地.nc颗粒形成数据立方体