matlab实现测地距离

你好，关于实现测地距离的问题，以下是 Matlab 的代码示例：

function [dist] = haversine(lat1, lon1, lat2, lon2)
% 将经纬度转化为弧度制
r = 6371e3; % 地球半径，单位为米
lat1 = lat1 * pi/180;
lon1 = lon1 * pi/180;
lat2 = lat2 * pi/180;
lon2 = lon2 * pi/180;

% Haversine formula
dlat = lat2-lat1;
dlon = lon2-lon1;
a = sin(dlat/2)^2 + cos(lat1)*cos(lat2)*sin(dlon/2)^2;
c = 2*atan2(sqrt(a),sqrt(1-a));
dist = r * c;
end

其中，输入参数为两组经纬度坐标，输出距离单位为米。该函数基于海伦公式实现，但是针对地球曲率做了一些修正。希望能对你有所帮助。

相关问题

MATLAB 视频测平面移动距离 灰度校正代码实现

以下是一个MATLAB代码示例，用于对视频进行灰度校正并测量平面移动距离：

% 读取视频文件
video = VideoReader('video.avi');

% 获取视频帧数
numFrames = video.NumberOfFrames;

% 初始化变量
prevFrame = read(video, 1);
prevGray = rgb2gray(prevFrame);
totalDistance = 0;

% 循环读取视频帧
for i = 2:numFrames
    % 读取当前帧
    currFrame = read(video, i);
    currGray = rgb2gray(currFrame);

    % 对比前一帧和当前帧的灰度值
    diff = abs(currGray - prevGray);

    % 对差异图像进行灰度校正
    diff = imadjust(diff);

    % 计算差异图像中的非零像素数
    numPixels = nnz(diff);

    % 如果非零像素数小于一定阈值，则判断为平面移动
    if numPixels < 1000
        % 计算平面移动距离
        distance = sqrt(sum((prevGray - currGray) .^ 2));
        totalDistance = totalDistance + distance;
    end

    % 将当前帧的灰度值保存为前一帧的灰度值
    prevGray = currGray;
end

% 显示平面移动距离
disp(['Total distance: ' num2str(totalDistance)]);

请注意，上述代码仅供参考，并且可能需要根据您的特定应用程序进行修改和调整。

matlab实现粒子滤波预测

粒子滤波（Particle Filter）是一种基于蒙特卡洛方法的非线性滤波算法，用于估计系统状态的后验概率分布。它在目标跟踪、定位、机器人导航等领域有广泛应用。

在Matlab中，可以使用以下步骤实现粒子滤波预测：

1. 初始化粒子集合：根据系统模型和先验知识，生成一组初始粒子，每个粒子代表一个可能系统状态。

2. 预测粒子状态：根据系统模型和控制输入，对每个粒子进行状态预测。可以使用动力学模型来更新粒子的位置和速度等状态。

3. 权重更新：根据观测数据，计算每个粒子的权重。权重表示粒子与观测数据的一致性程度，可以使用概率密度函数或者距离度量等方法进行计算。

4. 重采样：根据粒子的权重，进行重采样操作。权重较高的粒子将被选择多次，而权重较低的粒子将被选择较少甚至被淘汰，从而实现对粒子集合的更新。

5. 状态估计：根据重采样后的粒子集合，计算估计状态。可以使用加权平均或者最大权重粒子等方法进行估计。

下面是一些相关问题：