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1.基于距离可分性判据的特征提取方法 前面研究了基于距离的可分性判据，得到了相应判据，它们都反映了一个基本思想，即类内距离小和类间距离大的要求。 下面我们以J2准则( )为例讨论特征提取的方法。  　　设Sw和Sb为原始特征空间的类内离散度矩阵和类间离散度矩阵, Sw*和Sb*为变换后特征空间的类内离散度矩阵和类间离散度矩阵, W为变换矩阵。 则有：

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水下交流是一个非常具有挑战性的话题。 地面传感器网络中使用的协议不能直接应用于水下世界。 高误码率和较大的传播延迟使传输协议的设计特别笨拙。 基于ARQ的可靠传输方案由于传播延迟大，通信带宽低和错误概率高而在水下环境中不合适。 因此，本文重点研究基于冗余的传输方案。 我们首先研究三种方案，这些方案在位和/或数据包级别采用冗余机制来提高直接链路方案中的可靠性。 然后，我们证明了水下通道的广播特性使我们可以将这些方案扩展到节点协作通信的情况。 根据我们的分析，提出了一种适用于水下传感器网络的自适应冗余传输协议（ARRTP）。 我们建议一种实现架构。 对于两种拓扑，即规则拓扑和随机拓扑，我们表明ARRTP对于单跳和多跳传输呈现出更好的传输成功概率和能效折衷。 我们还提供了一个综合案例研究，以表明ARRTP不仅提供可靠性，而且在指导水下传感器节点的部署方面具有积极作用。

欧氏距离matlab代码多通道归一化互相关 这是来自BMVC 2017和arXiv提交的MATLAB实现。 入门 克隆此仓库： git clone --recurse-submodules https://github.com/bkong/MCNCC 请按照上的说明安装MatConvNet。 路线搜索匹配 下载数据集（例如，fid300） bash scripts/download_dataset.sh fid300 启动MATLAB matlab 通过运行适当的特征提取功能来提取ResNet-50 res2bx特征 >> gen_resnetfeats_fid300(2) 计算MCNCC分数 >> alignment_search_eval_fid300(1:300, 2) 1:300指定要针对FID-300的参考图像评估哪些裁剪的犯罪现场图像。 因为这是一个缓慢的过程，所以您只能评估犯罪现场图像的一部分。 或者，您可以通过在不同的计算机/ GPU上指定不同的子集来手动分配工作负载以加速任务。 生成将MCNCC与基准进行比较的CMC图 >> baseline_comparison_c

通过此公试可很快计算出SDH中继段的传输距离

按距离显示：第0个点越远越红 第0个点大致在脖子上？ #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include #include using namespace pcl; using namespace std; float computeDist(const pcl::PointXYZ& p1, const pcl::PointXYZ& p2) { float dist = 0; dist = sqrt((p1.x - p2.x)*(p1.x - p2.x)

损失函数（加权Hausdorff距离） 用于对象定位 该存储库包含本文描述的加权Hausdorff损失的PyTorch实现： 抽象的 卷积神经网络（CNN）的最新进展在对图像中的对象进行定位方面取得了显著成果。 在这些网络中，训练过程通常需要提供边界框或最大数量的预期对象。 在本文中，我们解决了在没有带注释的边界框的情况下估计对象位置的任务，边界框通常是手工绘制的，并且标注时很费时间。 我们提出了一种损失函数，可以在任何完全卷积网络（FCN）中使用它来估计对象位置。 此损失函数是两个无序点集之间的平均Hausdorff距离的修改。 所提出的方法不需要“猜测”图像中最大数量的对象，并且没有边界框，区域提议或滑动窗口的概念。 我们使用旨在定位人的头部，学生中心和植物中心的三个数据集来评估我们的方法。 我们报告了这三个数据集的平均精度和召回率94％，在256x256图像中的平均位置误差为6个像素

利用正点原子的精英板，芯片是STM32F103ZET6 摄像头头是OV7670(带FIFO) 超声波模块HC-SR04，连线如下 VCC------------->5V Trig----------->PE5 Echo----------->PA0 GND------------>GND

MTK6572平台，Android5.0 系统 手机上的光感和距离感应，型号ap3426 ，目前来看可能会有点旧。