为了快速评估水下激光通信系统的最大通信距离，提出了一种半解析的方法。对于给定的水下光学信道，仅仅需要进行两次仿真就可以获得系统的最大通信距离。即使系统参数改变，也不再需要进行额外仿真。根据水下光学信道参数，通过简单的数学运算获得了两个参考距离。并针对每个参考距离各进行了一次仿真。最后根据理论分析和仿真结果，推导出了最大通信距离的计算公式。为了验证该计算方法的有效性，将计算结果与实验结果进行了对比。对比结果表明两者吻合得很好，故所提出的半解析方法的有效性得以证实。

DSDV-WSN NS3 NS3中无线传感器网络的目的地顺序距离矢量（DSDV）路由协议仿真 最低要求： NS-3.28 NetAnim-3.108 安装： 将.cc和wscript复制到/ns-3.28/src/netanim/examples/ 使用以下行在/ns-3.28/src/netanim/中编辑另一个“ wscript”： module = bld.create_ns3_module（'netanim'，['internet'，'mobility'，'wimax'，'wifi'，'csma'，'lte'，'uan'，'lr-wpan'，'energy'，' wave”，“ point-to-point-layout”，“ dsdv”]） 构建（./waf构建） 运行（./waf --run dsdv -vis） 使用NetAnim模拟.xml文件 文件：

图神经网络中的图编辑距离计算处理分析.docx

基于线性调频连续波雷达可提取目标的距离信息和多普勒频率，分析了线性调频连续波在高频雷达中的应用，推导出差频信号的表达式和利用二维快速傅里叶变换进行距离/多普勒处理的理论。提出了将距离/多普勒处理技术与自适应数字波束形成技术相结合，对杂波和干扰进行抑制的同时提取回波目标信息的方法。经计算机仿真结果表明，其方法有效可行。

此提交提供了一些用于操作排列（顺序、排名）集（或配置文件）的工具。 函数的帮助中提供了基本理论和参考资料。 PermutationDistance 计算排列或排列组之间的 Kendall tau 距离（或交换或冒泡排序距离）。 MedianPermutation 计算使 Kendall tau 距离之和最小的阶（或多个阶）。 这是 Kemeny-Young 订单，它具有作为共识订单的理想特性。 然而，这是一个计算困难的问题。 这种实现使用了文献中的各种想法来提高效率，但进行了精确的计算，因此它可以处理的排列的长度和数量受到限制。 它在我们的数据上成功运行（作为下面聚类算法的一部分）：长度为 15 的 20 个左右排列的集合。 MallowsClustering 使用参数指数模型（Mallows phi 分布）运行期望最大化 (EM) 算法，以找到表示数据的“最佳”混合模型。 这使用（加权）

汉明距离matlab代码创造 用于为 Kumar 等人的多路复用 CREATE 论文生成分析和绘图的示例代码。 (2019)。 代码分为三部分：对齐、变异分析和聚类。 Juypter 笔记本中给出的脚本是“演示”版本，在相关的“example_data”子文件夹中包含示例数据或输入文件。 结盟 先决条件 Alignment 使用 Python 3 和 Jupyter notebooks，并依赖于以下 Python 包： jupyter pepars protfarm Pepars 和 Protfarm 可在其各自的 GitHub 存储库中找到： 辣椒： 农场： 脚本 align_and_export.ipynb 此脚本初始化 Protfarm 数据工作区，下载示例 FASTQ 文件，将它们与模板对齐，并计算和导出计数和浓缩数据。 有关 Protfarm 工作区和扩充的更多详细信息，请参阅存储库。 变异分析 变体分析包含一组脚本，用于对计数和扩充 Excel 表进行操作，这些脚本是通过 Protfarm 对齐和导出数据生成的。 运行这些脚本所需的时间大约为 2-5 分钟，具体取决于数据集

马氏距离matlab代码Distance_Algorithms_Datamining_Matlab Distance_Algorithms_Datamining_Matlab_Euclidean_Mahalanobis_Cossine_Entropy_Correlation_Covariance 在此代码中，我们具有所有列均为数字的样本数据集，然后计算距离算法。 计算所有行之间的欧几里得距离。 计算所有行之间的Mahalanobis距离。 计算所有列之间的余弦距离。 计算所有列之间的相关距离。 计算所有列之间的协方差距离。 每一列的熵。

前些天由于工作中需求，要计算经纬度之间的距离，当我去网上搜索距离计算的方法时，发现很多文章中的方法乍一看都是很不同的，同是进行距离计算，为啥这么不一样呢？后来才发现问题在于很多文章没有进行相关的原理说明，直接上了一段代码，让人看了云里雾里的。 其实经纬度属于球面坐标，而我们常规的距离是在平面维度上的，因此，在进行距离计算之前，首先需将球面坐标转换为平面坐标，这样之后才能进行平面距离的测算，计算出来的距离单位就是米了，符合我们的常规认知。（我之前查到的一些方法中，有些是直接调包，有些是十进制和弧度互相做转换，初次接触时可能不是那么好理解背后原理） 以下是亲身实践后，总结的一些可行的计算方法。 一

连接：http://link.springer.com/book/10.1007/978-3-642-00234-2 或，http://book.douban.com/subject/4570670/ 机器学习的核心就是选择距离函数并对其最优化，这本书可以说是对距离测度函数的大汇总！

stm32L476驱动 距离传感器VL6180x 颜色传感器TSC34725