瑞利散射多特性的基于远距离OFDR的分布式振动光纤传感器

该程序计算两个十进制 GPS 坐标矩阵之间的距离。 此计算中使用的模型使用 Carlson (1999) 模型。 例子： 导入 sample_data.xls 文件，使用列名从每列创建向量，或者您可以将自己的 GPS 数据输入到 lat1、long1、lat2 和 long2 变量中，然后运行此 m 文件。 这个程序的输出是1- 计算的 Point1(long1(i),lat1(i)) 和 point2(long2(i),lat2(i)) 之间的距离表示为 distance_m（公制）和 distance_ft（美国系统） 2- long1 与 lat1 的图3- long2 与 lat2 的图4- distance_m 与 # 点的图

用LM386制作半双工对讲机 通话距离 可达2KM

返回两个数据矩阵 A 和 B 的马氏距离（行 = 对象，列 = 特征） % @作者：Kardi Teknomo % http://people.revoledu.com/kardi/index.html 在马哈拉诺比斯距离教程http://people.revoledu.com/kardi/tutorial/Similarity/MahalanobisDistance.html 中查看更多解释

经 典 的 距 离 多 普 勒 成 像 算 法，能 用 来 处 理 S A R 成 像 问 题

针对传统的矿井突水水源判别存在准确率较低的问题,选取K++Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-及HCO3-6种水化学成分指标作为矿井突水水源判别依据,基于SPSS因子分析建模,确定21组突水水样训练样本中与第一主因子密切相关的水质指标,依据距离判别模型,将得到的水质指标作为样本数据输入Matlab平台,采用SQRT、MAHAL函数确定突水水样训练样本总体间的马氏距离矩阵。结果表明:构建二者相结合的矿井突水水源判别模型,其回判准确率高达99%,对8个未知的测试样本进行突水水源的识别,实例验证在判别指标选择合适的情况下,因子分析及距离判别相耦合的突水水源判别方式能有效地消除判别指标间的相互影响,提高判别率,为矿井水害防治提供理论基础。

为了准确地划分运动目标和背景区域,提出一种自适应阈值的运动目标提取算法,对现有基于背景差的提取算法进行改进。本算法将运动目标和背景作为两个聚类,对图像中的点按像素灰度进行分类,以聚类间的方根—算术均值距离最大作为分割阈值选择的准则,使得运动目标提取算法中二值化阈值能够自动更新,从而实现对运动目标的准确完整提取。实验结果表明,该算法能够较准确快速地提取运动目标,并对环境亮度突变、背景存在微小运动等情况具有较好的鲁棒性。

请首先查看右侧的示例选项卡（.mlx 文件）以获取完整说明。 下载后，在 Matlab 控制台中键入“help point_to_plane_distance”或“doc point_to_plane_distance”以获得支持。

没啥好解释的，就放个代码和运行结果吧 #数据准备 x1<-c(3,3,2,3,3,3,3,3,2,2,1,3,2,1,2,2,2,3,3,2,2,2,2,2) x2<-c(28,45,55,55,50,70,75,80,50,35,40,50,35,50,40,45,25,40,50,70,70,45,25,25) x3<-c(2,2,3,3,2,3,3,3,3,1,2,2,2,2,2,2,1,2,3,3,3,2,1,1) x4<-c(10.4,22,16,14.5,17.5,16.7,12.7,20.2,13.5,18.2,25,15.4,26,22.5,16.5, 16.4,30,17

为解决软件定义网络（software defined network，SDN）控制器易受分布式拒绝服务（distributed denial of service，DDoS）攻击的问题，提出了一种基于Sibson距离的DDoS攻击检测方法。首先，针对现有SDN控制器负载过重问题，设计了一种分层式DDoS攻击检测架构，通过采用多个代理控制器来减轻主控制器负荷；其次，针对现有DDoS攻击检测误报率高的问题，提出了一种基于Sibson距离DDoS攻击检测算法，在提高检测时效性和保证检测精度的同时，加强对正常突发流的识别能力。仿真实验表明，该方法能有效区分攻击流和正常突发流，提高了网络的稳健性。