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安卓计算距离
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IDW（距离权倒数插值法）
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计算两个矩阵的欧式距离
- 计算两个矩阵的欧式距离，opencv，对模式识别有帮助！-Two matrices of Euclidean distance calculation
计算两个矩阵之间的欧氏距离
- 计算两个矩阵之间的欧氏距离，对学生模式识别的人有帮助。-Calculated between the two Euclidean distance matrices, pattern recognition to students who have helped.
ImgMeasurePro.测量两点间的距离
- 利用VC++6.0，编写的测量两点间的距离，角度，填充弧度，画折线等。,Use VC++ 6.0, prepared by measuring the distance between two points, angle, filling arc, polyline, such as painting.
gaosi.经纬度与平面坐标高斯正反转换
- 经纬度与平面坐标高斯正反转换，通过经纬度坐标正变换到平面坐标，把平面坐标转换成经纬度坐标，还包含了通过经纬度坐标计算在球面上两点的距离,Latitude and longitude coordinates of the plane, positive and negative Gaussian transformation
stripmap SAR RD
- SAR的距离多普勒成像算法，SAR为条带式工作模式,Distance from the SAR Doppler imaging algorithm, SAR for striped mode
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- 用matlab实现的几种模式识别的方法，有切比雪夫距离法，马氏距离法，欧氏距离法。而且每种方法都给出了多种编程,Matlab achieved using several methods of pattern recognition, there are Chebyshev distance, Mahalanobis distance method, Euclidean distance method. But each method are given a variety of program
dist.rar
- 距离函数用于计算两个矩阵之间的距离 ,Distance function used to calculate the distance between two matrices
jiyuHausdorffdetuxiangpeizhun.
- 针对图像配准中常出现的RST(旋转-比例-平移)变换，推导出了相应的盒距离变换公式。与传统的基于广 义仿射变换的Hausdorff盒距离变换公式相比，缩小了搜索距离空间。在计算Voronoi表面时，根据Hausdorff距 离的计算需要提出比较滑动窗口的区域Voronoi表面，节省了计算Voronoi表面的时间。并且在利用边缘点计算 Hausdorff距离时，剔除琐碎的边缘，仅使用较长的边缘计算。试验结果表明，这些改进方法较大地提高了基于 Hausdorff距离的图像配准的计算速度。
43680500MinCurvature.rar
- 这是一个介绍绘制等值线时插值方法的说明，内有反距离加权，克里格等常用方法的说明和介绍,This is a contour map, introduced when the interpolation methods that have anti-distance weighting, kriging, such as a descr iption of the method used and presentation of
Range-dopple.rar
- sar雷达成像处理的距离多普勒算法仿真实现及算法改进,sar radar imaging distance Doppler algorithm simulation and algorithm to achieve improved
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- 超声波+51加1602液晶显示距离。达到5米，精度1cm。几周的心血，源码加电路图希望对大家有帮助,+51 Ultrasonic distance add liquid crystal display 1602. Up to 5 meters, the accuracy of 1cm. Weeks of effort, source circuit would like to add everyone has to help
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- 分级聚类程序，可实现最小距离聚类法、最大距离聚类法、平均距离聚类法。,Hierarchical clustering procedure can achieve the minimum distance clustering, maximum distance clustering method, the average distance clustering method.