大地距离计算

1975年，Vincenty提出了一种快速收敛算法，用于计算椭球体地球上点之间的距离，精确到几毫米以内。该算法在大地测量学和工程学中得到广泛应用。这里提供了该算法的MATLAB实现，无需Mapping Toolbox。若有该工具箱，可以使用其代码部分比较算法与球形地球距离的精度。

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

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。

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。

在Matlab开发中，实现常见的柱状图距离计算，兼容PDIST接口。

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(sqrt((A(i,1) - B(:,1)).^2 + (A(i,2) - B(:,2)).^2)); end for j = 1:length(B) distsB(j) = min(sqrt((B(j,1) - A(:,1)).^2 + (B(j,2) - A(:,2)).^2)); end dist = max([max(distsA), max(distsB)]); end 此代码将计算两个点集A和B之间的Hausdorff距离。

这份资源涉及到大地测量领域中基于白塞尔模型的大地主题解算，包括正算和反算的matlab代码。白塞尔模型是一种简单易学的模型，适合初学者。

diffe 函数用于计算向量 x 中相邻元素之间的欧几里德距离，即欧几里德微分。

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。

利用Oracle的空间函数编写存储过程，计算用户点与设备（线或点对象）之间的距离。存储过程参数包括一个点坐标、设备表名和设备ID。