目前为止最快速的EMD算法，也可作为SIFT匹配的一种方法

本文提出了一种基于树和基于令牌的方法相结合的高速，高精度代码克隆检测方法。 重复的程序代码（称为代码克隆）的存在是降低软件质量和可维护性的主要因素之一。 如果一个代码片段包含错误（错误），并且将它们复制并修改到其他位置，则必须更正所有错误。 但是在大型复杂软件中查找所有代码克隆并不容易。 对于代码克隆检测已经做了很多研究工作。 代码克隆检测主要有两种方法。 一种是基于令牌的方法，另一种是基于树的方法。 基于令牌的方法速度快，所需资源更少。 但是，它无法检测所有类型的代码克隆。 基于树的方法可以检测所有类型的代码克隆，但速度慢且需要大量计算资源。 本文提出了这两种方法的组合，以提高检测代码克隆的效率和准确性。 首先，将通过基于令牌的快速而轻量级的方法来提取一些代码克隆的候选对象。 然后，将使用可找到各种代码克隆的基于树的方法来更精确地检查选定的候选对象。 开发了原型系统。 该系统接受源代码并在第一步中对其进行标记化。 然后将基于令牌的方法应用于此令牌序列以查找代码克隆的候选对象。 在提取了几个候选者之后，选定的源代码将转换为抽象语法树（AST），以应用基于树的方法。 一些示例源代码用于评

算法关键距离可视化 在弗里德曼和 post-hoc Nemenyi 测试之后快速可视化方法之间的关键距离的 Python 代码，如 Gj 中介绍的那样。 Madjarov 等人，多标签学习方法的广泛实验比较，模式识别 (2012)，doi:10.1016/j.patcog.2012.03.004

提取出离散曲线中的关键特征至高点与至低点，并且用离散Fréchet距离作为距离的测度来对至高点与至低点进行研究，建立了一种判断离散曲线相似性的数学模型，此模型不需要对曲线进行平移和伸缩变换。由于模型的求解是NP困难问题，针对这种情况，提出了一种新的多项式的求解算法，以在线手写签名验证为例验证数学模型，然后对随机的150个测试签名进行检验，结果成功匹配率为91.33%，误纳率为6%，误拒率为2.67%。

请首先查看右侧的示例选项卡（.mlx 文档文件）以获取完整说明。 下载后，在 Matlab 控制台中键入“doc line_to_line_distance”或“help line_to_line_distance”以获得支持。 要从随附的文件文档中受益，请务必下载该文件，而不仅仅是复制和粘贴它。

cdf matlab代码 基于 ECDF 的距离测量 一组用于众所周知的基于经验累积分布函数 (CDF) 的距离度量的函数。 统计/概率距离度量算法可以分为两大类 I) 基于累积分布函数 (CDF) 和基于概率密度函数 (PDF)。 已经实现了以下算法： 瓦瑟斯坦距离 安德森-达令距离 柯尔莫哥洛夫斯米尔诺夫距离 Cramer von Mises 距离 柯伊伯距离 Wasserstein-Anderson-Darling 距离 相关作品 代码已从 R() 的“twosamples”库转换为 MATLAB。 执照 该框架在 MIT 许可下可用。 致谢 我们要感谢和为了他们的支持。 引用为 Koorosh Aslansefat (2020)。 基于 ECDF 的距离测量算法 ()，GitHub。 2020 年 4 月 29 日检索。

输入图像矩阵，输出距离变换后的图像矩阵

matlab车道线检测估计中心线距离

海明距离 如果将模式用向量来表示，Hamming距离是指两个模式不同元素的个数。如： A＝(0 0 1 1 0) B=(1 0 1 0 1） 则： H(A, B)=3

利用相对速度、相对距离，根据TTC时间模型，可实现基本AEB功能