matlab计算雷达烧穿距离与干扰功率关系

欧式距离计算在数据科学中蛮常用的，尤其在机器学习和数据挖掘的领域。其实，计算起来挺，只要你懂基本的数学原理。基本流程就是：先定义两个点的坐标，算差值、平方、求和，再开根号就行了。在 MATLAB 中实现这个过程也直接，像这样写个函数： function distance = euclideanDistance(A, B) if size(A, 2) ~= size(B, 2) error('The vectors must have the same dimension.'); end D_squared = (A - B).^2; distance = sqrt(su

Matlab开发：计算环间距离。使用Vagner-Fisher算法计算Levenshtein和编辑距离。

复功率计算的利器ComplexPowerBlock，在MATLAB Simulink里搞电力系统建模真挺方便的。它专门拿来算交流电里的有功、无功、视在功率这几样，用法也不复杂，直接丢进电压电流复数信号，就能看到一堆结果。 复功率就是把电压电流想成复数，分成实部、虚部来理解——有功是干活的，无功是“来回倒腾”的。嗯，就是电容电感那点事。你要是搞电力方向的，估计早都耳熟能详了。 ComplexPowerBlock的结构也不复杂，在Simulink里打开ComplexPowerBlock.slx，能看到里面怎么算的。整个模块接收复数形式的电压和电流，自动输出一堆指标，比如功率因数、相角什么的。 功率

这个Matlab函数用于计算两组点云之间的双向局部距离（BLD）。BLD是Hausdorff距离的一种扩展，提供了参考点云中每个点到测试点云的距离。该函数由Hak Soo Kim等人在医学物理学领域的研究中定义，适用于任意维度的点云。使用方法：输入参考点云和测试点云，函数将输出参考点云中每个点的局部距离（BLD）。详细信息可参见原论文：https://doi.org/10.1118/1.4754802。

介绍了如何在MATLAB中实现Hausdorff距离算法。Hausdorff距离用于衡量两个集合之间的相似度，通常用于图形、形状匹配等应用场景。通过此算法，可以有效计算两组点集之间的Hausdorff距离，该距离反映了一个点集到另一个点集的最远点距离。 MATLAB实现代码示例： function dist = hausdorffDistance(A, B) distsA = zeros(1, length(A)); distsB = zeros(1, length(B)); for i = 1:length(A) distsA(i) = min(sqr

在Matlab开发中，实现常见的柱状图距离计算，兼容PDIST接口。

地理位置数据和计算在多领域都重要，是在物流和交通等行业。geopy库能帮你轻松提取坐标并计算地理距离。通过geopy.geocoders.Nominatim()可以把地址转换为经纬度，还能使用geopy.distance计算任意两点间的距离。想要了解怎么用代码计算两个城市之间的距离？代码简单，像这样： from geopy.geocoders import Nominatim from geopy.distance import distance geolocator = Nominatim(user_agent='myGeocoder') city1 = geolocator.geocode

根据http://mathworld.wolfram.com/Point-LineDistance2-Dimensional.html提供的方法，计算给定线段的距离，并可用于制作抗锯齿线段绘图或遮罩。lineMask.m文件可以进一步优化绘图效果，通过计算每个线段的最小距离，实现对多个线段的距离计算。此版本发布于2009年11月23日。

在Matlab开发中，可以使用lat/long格式计算两个地理位置之间的距离。