研究背景与研究现状 研究成果与内容安排

径距离工具的主要输出是总累积成本距离栅格。此栅格存储每个像元的最低成本累积距离，各值考虑了所有成本因素，由最低成本源像元得出。由于成本距离基于迭代分配，因此，可以保证各像元具有从某个源到达自身的最低累积成本。累积值基于在成本表面指定的成本单位进行计算。

路径距离工具，如路径距离、路径距离分配和路径距离回溯链接均用于距离分析。这些工具与“成本”、“欧氏”、“水文分析”以及其他 Spatial Analyst 工具配合使用可以有效地对扩散和移动过程进行建模。下面的内容描述了路径距离工具的基础理论和使用方法。

使用图论创建累积成本距离栅格可视作识别最低成本像元的尝试，并将其添加到输出列表。这是起始于源像元的迭代过程。目标是为每个像元快速分配成本距离栅格。

路径距离工具既考虑水平和垂直成本要素，又考虑真实表面距离，是成本距离分析的主要工具。路径距离分配工具使用相同的算法，但主要返回一个指明各像元的最近源的栅格。路径距离回溯链接工具可识别到最近源的最小累积成本路径上的下一个近邻像元的方向。

在水下激光成像系统中，由于复杂的水下环境对激光传输的影响较大，为了更加有效地实现距离选通功能，该同步控制电路的设计选用高性能的Altera Stratix III系列的FPGA。

统一分发函数的MATLAB代码 Matlab 的 Wasserstein 距离代码 这是一个紧凑的 Matlab 代码，用于计算一维概率分布的 1-和 2-Wasserstein 距离。 有关 Wasserstein 距离的一般定义，请参阅 。 此实现基于以下事实：对于给定的分布u和v ，1-Wasserstein 距离可以写为 和 2-Wasserstein 距离为 这里 和 参考u和v的累积密度函数，以及由下式定义的相应伪逆累积密度函数 代码假定（与 不同） u和v是离散且均匀的概率分布。 在这种情况下，存在样本使得任何u分布的随机变量满足所有k 。 这些样本是函数的输入，让我们不失一般性地假设它们越来越排序，然后累积分布函数及其伪逆由阶跃函数给出 该代码已在 Matlab R2017a 中进行了测试，并针对（在 1-Wasserstein 距离的情况下）和 . 后一种代码允许计算一般的 p-Wasserstein 距离，但在计算上比所描述情况的当前代码更复杂。 一些参考 Carrillo, JA 和 G. Toscani。 “非线性扩散方程的 Wasserstein 度量和大时间

python 中OpenCV的直线距离测量

分析各种主流短距离无线通信技术，包括技术原理、协议、技术特点以及应用场合等，寻找各种技术的结合点，发挥优势，弥补不足，将有助于进一步提高技术的可用性。

行业分类-物理装置-基于智能手表的读写距离识别方法.zip