曼哈顿距离

黑白分明的公式推导，搭配直观的示意图，曼哈顿距离的详解文章讲得还挺透彻的。啥是曼哈顿距离？一句话：只能横着走或竖着走，不能斜着。想象你在城市街道上开车，就知道为啥这么叫了。 文章从公式入手，一步步拆解出|x1 - x2| + |y1 - y2|的来龙去脉。嗯，推导过程清晰，看起来还挺顺。比起欧几里得那一堆平方根，这个更省心，计算快、适合在离散网格或路径规划里用。 实际应用也不藏着掖着，作者还顺手推荐了一堆相关工具。比如说： 点云距离计算工具（双向局部距离） 环间距离计算（Matlab 开发） Wasserstein 距离（也挺常用） 代码部分偏数学，不是前端逻辑那种，但理解了这个原理，像你

这是P. Felzenszwalb和D. Huttenlocher的论文中提出的距离采样函数的广义距离变换算法的简单MATLAB实现。函数DT()通过为每个维度调用DT1()来计算二维图像的距离变换。该方法可以轻松扩展到更高维度。由于inf值的处理存在问题，因此对于图像中以“无”抛物线为中心的点，应该给它们一个较大的数值（如1e10）。此外，算法被修改为使第二个参数返回输入的功率图，该图展示了每个点到其最近的点的距离。若所有输入点具有相同的值，函数将简化为计算标准的距离变换和Voronoi图。

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。

描述了如何通过距离、径向速度和径向加速度来仿真飞机的运动轨迹。具体步骤包括假设目标的真实运动轨迹，并以50ms间隔生成观测数据，绘制目标的真实和估计运动轨迹，以及预测和更新目标位置、速度和加速度方差。

这是一个函数，用于计算有向加权复杂网络中的最短路径。

在距离矩阵matlab代码的应用实例中，我们可以看到如何有效利用该技术来解决实际问题。

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

经纬度的小工具里，距离计算这个功能是最常用也最实在的。这个小工具用起来挺顺手，直接输两组经纬度，点一下就能出结果，算得还挺快。 页面设计不复杂，响应也快，适合快速查两地之间的直线距离。不管你是地图开发、轨迹，还是做个配送系统，都会用得上。 如果你想搞清楚经纬度和大圆距离的算法，可以看看这篇相关文章：计算地球上两点间的大圆距离，讲得挺细的。 而且这工具不是孤零零一个，想延伸功能？比如转Maidenhead系统、转UTM坐标、甚至导入到Hive或Elasticsearch里，都有现成的资源： Maidenhead 定位器计算 Matlab 开发经纬度与 UTM 坐标精准转换 Hive

在Matlab开发中，实现常见的柱状图距离计算，兼容PDIST接口。

在数据挖掘实践中，我们需要计算不同记录之间以及记录与簇之间的距离。例如，给定两条记录p和q，分别包含属性性别、籍贯和年龄。对于簇C1和C2，我们计算记录p和q与这些簇之间的距离。