主要介绍了Java编程实现轨迹压缩之Douglas-Peucker算法详细代码，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考。

随着GPS设备，卫星和无线通信技术的飞速发展，产生了许多轨迹数据。 因此，处理和分析轨迹数据已成为热门话题。 提出了一种基于卡尔曼滤波，道格拉斯-皮克算法和角点的改进的噪声滤波，轨迹压缩和轨迹分割方法。 首先，卡尔曼滤波器用于过滤轨迹中的噪声，并在方向变化大于阈值的点上做标记。 其次，将Douglas-Peucker算法与“滑动窗口”算法结合起来以近似轨迹。 第三，根据拐角和预定拐角阈值将轨迹分割成轨迹分割集。 在真实数据集上的实验证明了改进方法的有效性和有效性，获得了良好的噪声过滤和轨迹段结果，具有实际意义。

dp算法源代码matlab 轨迹压缩 源代码用于轨迹压缩的实证研究，“轨迹简化：实验研究和质量分析” 无损算法 TrajStore 算法 轨迹算法 批处理模式下的轨迹简化 DP算法 DPhull算法 TD-TR算法 MRPA算法 SP算法 相交算法 错误搜索算法 跨度搜索算法 在线模式下的轨迹简化 统一算法 OPW算法 OPW-TR算法 航位推算算法 阈值算法 STTrace算法 SQUISH算法 CDR算法 SQUISH-E(λ) 算法 SQUISH-E(μ) 算法 持久化算法 BQS算法 FBQS算法 角度算法 间隔算法 DOTS算法 OPERB算法 用法： 1.无损算法 a. cd lossless/trajic b. make all,run the test and produces both the trajic and stats binaries (the latter of which is used for running experiments). c. chmod +x Trajic.sh/TrajStore.sh d. ./Trajic.sh or TrajS

主要介绍了Java编程实现轨迹压缩算法开放窗口实例代码，具有一定借鉴价值，需要的朋友可以参考下。

Python实现的改进滑动窗口轨迹压缩