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 21:23:52 浏览: 40
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; PieVectTable.TINT0 = &cpu_timer0_isr; PieCtrlRegs.PIEIER1.bit.INTx7 = 1; IER |= M_INT1; CpuTimer0Regs.TCR.all = 0x4000; CpuTimer0Regs.PRD.all = 0xFFFF; CpuTimer0Regs.TPR.all = 0; CpuTimer0Regs.TPRH.all = 0; PieCtrlRegs.PIECTRL.bit.ENPIE = 1; EINT; EDIS; } ``` 此代码使用GPIO9和GPIO11控制两个LED灯。`InitGPIOs()`函数初始化GPIO并将它们配置为输出。`InitLedGraph()`函数初始化Graph图形,使其定期中断CPU,以便记录LED灯的亮灭情况。`main()`函数是一个无限循环,每次迭代时,它会切换LED的状态。在每次切换后,它会插入一些NOP指令来产生延迟,以便使LED状态更容易观察。

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