Para mi último trabajo académico se ha desarrollado un algoritmo de compresión para GPS trayectorias. Puedo calcular la calidad de la espacio-temporal de la compresión de la computación de la sincronizada la distancia euclídea (SED) entre el comprimido y la trayectoria original y evaluar mi algoritmo de actuación frente a un conocido algoritmo de compresión.
Un espacio-temporal del algoritmo, como el mío, reduce la trayectoria tratando de mantener el máximo de información temporal como sea posible. Espacial de los algoritmos (por ejemplo, Douglas-Peucker algoritmo) realizar la compresión se refiere únicamente a las características espaciales.
¿Qué pasa ahora? Considerando un espacio-temporales aspecto, mi algoritmo es mejor que la DP. Puedo asegurar que esta SED de mediciones. Si yo trama de las tres trayectorias (original, la mía y la DP comprimido), la trayectoria comprimido con DP tiene un mejor ajuste con la trayectoria original. El ojo sólo mediciones no satisfacer mi necesidad: necesito, de hecho, un error de métricas que numéricamente se muestra cómo la DP algoritmo es mejor que la mía en un espacio manera.
Así que podría escribir: "Refiriéndose a la espacio-temporal factor, mi algoritmo es mejor que la DP, debido a que tiene una SED factor de menos de DP SED de factor. Por desgracia, simple factor espacial de los premios de la DP algoritmo debido a su (nombre de la nueva métrica) es mejor que la mía".
He estado pensando en perpendicular distancia euclídea, pero yo realmente no sé si esto podría ser útil. Tiempo Dinámicos De Deformación? Lo métrica podría utilizar para esto?
