轨迹相似度度量TSM如何对编码后的向量进行操作,请给出相应代码。
时间: 2024-04-16 14:23:52 浏览: 154
TSM(Trajectory Similarity Measure,轨迹相似度度量)是一种常用的度量方法,用于衡量两条编码后的轨迹向量之间的相似度。下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用TSM计算两个轨迹向量之间的相似度:
```python
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import cosine
# 编码后的轨迹向量
trajectory1 = np.array([0.2, 0.4, 0.6, 0.8])
trajectory2 = np.array([0.3, 0.5, 0.7, 0.9])
# 计算余弦相似度
similarity = 1 - cosine(trajectory1, trajectory2)
print("相似度:", similarity)
```
在这个示例中,我们使用numpy库创建了两个简单的编码后的轨迹向量`trajectory1`和`trajectory2`。然后,使用scipy库中的`cosine`函数计算了这两个向量之间的余弦相似度。
最后,打印出计算得到的相似度值。
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和扩展。同时,还有其他的轨迹相似度度量方法可以选择,具体选择哪种方法取决于你的需求和数据特征。
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以下是一个基于TMS320F28335的DSP内部graph图像记录LED灯亮灭情况的示例代码:
```c
#include "DSP2833x_Device.h"
#include "DSP2833x_Examples.h"
#define LED1_GPIO 9
#define LED2_GPIO 11
static void InitGPIOs(void);
static void InitLedGraph(void);
void main(void)
{
InitSysCtrl();
InitGPIOs();
InitLedGraph();
for(;;) {
GpioDataRegs.GPATOGGLE.bit.GPIO9 = 1;
GpioDataRegs.GPATOGGLE.bit.GPIO11 = 1;
asm(" NOP");
asm(" NOP");
asm(" NOP");
asm(" NOP");
}
}
static void InitGPIOs(void)
{
EALLOW;
GpioCtrlRegs.GPAMUX1.all &= ~(BIT0 | BIT1 | BIT2 | BIT3 | BIT4 | BIT5 | BIT6 | BIT7);
GpioCtrlRegs.GPADIR.all |= BIT9 | BIT11;
EDIS;
}
static void InitLedGraph(void)
{
EALLOW;
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CpuTimer0Regs.TCR.all = 0x4000;
CpuTimer0Regs.PRD.all = 0xFFFF;
CpuTimer0Regs.TPR.all = 0;
CpuTimer0Regs.TPRH.all = 0;
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EINT;
EDIS;
}
```
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