广义距离变换

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。

广义S变换MATLAB程序 以下是广义S变换的MATLAB程序示例，可以直接运行： function S_transform = generalized_S_transform(signal, time, freq) % signal: 输入信号 % time: 时间向量 % freq: 频率向量 % 计算广义S变换 S_transform = zeros(length(time), length(freq)); for i = 1:length(freq) % 定义变换核函数 kernel = exp(-2*p

通过利用Hausdorff距离进行的图像模板匹配变换在MATLAB中实现。该方法允许精确比较图像之间的形状和结构，提高了匹配的准确性和效率。

Matlab开发 - 广义矩阵指数。使用初始条件y（0）=单位矩阵i来解y（1），其中y'（t）=d（t）*y（t）。

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。

使用Matlab进行定常广义预测控制（GPC）算法仿真的程序开发。该算法在控制系统设计中具有重要应用价值。

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。

这个程序可以直接在Matlab中的S函数模块中使用，是一个优化版本。

这是个MATLAB 广义互相关计算时延的m文件，直接调用，十分方便。只需调用该脚本即可计算信号间的时延，非常适合需要精确时延分析的应用。赶快下载吧，让我赚点积分，哈哈。