用MATLAB进行最短距离聚类分析，有示例数据和程序说明

超远距离覆盖的应用场景 • 相关理论 • 链路预算及相关因素 • 相关技术 • 站点规划和无线参数优化 • 案例介绍

水平集演化（LSE）是众所周知的轮廓提取（确定对象的边界）和对象分割的方法。 LSE 的主要障碍是重新初始化步骤。 必须执行此步骤以消除对象（轮廓）提取的边界的不规则性。 基本上，水平集必须根据一些基于距离的标准定期重新初始化。 事实上，我们如何实现重新初始化步骤并不是理论上解决的问题。 在工程实践中，结果可能存在大量错误。 在本文中，研究人员提出了 LSE 方法的新变体，它通过添加新的术语距离正则化来本质上保持水平集函数而不是重新初始化步骤。 这就是为什么这种新方法的名称是距离正则化 LSE (DRLSE)。

此代码计算两个点集之间的 Hausdorff 距离。

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1、本设计采用52单片机作为主控制器。 2、DS1302计时，按键设置学习时间，时间到达设置学习时间，蜂鸣器报警。 3、采用光敏电阻测量光照强度，实际光照强度小于设置阈值时，蜂鸣器报警。 4、超声波检测距离，实际距离小于设置阈值，蜂鸣器报警。 支持方案定制，及实物代开发，详情咨询：扣扣3354823520

基于马氏距离剔除异常样本matlab代码.zip

可以用于计算毫米雷达的探测距离

AOA模块，高精度检测距离和角度，是实现高精度定位系统和自动跟随非常好的传感器。 包括模块参考文档，接口资料，滤波算法，参考代码，检测工具等。 系统非常简单，如下： AOA 跟随系统：AOA 模块和 AOA 跟随标签组成 AOA 基站模块：通过接收标签发出的信号测距和计算角度 AOA 标签：发射信号给基站