计算公式: d = 10^((abs(RSSI) - A) / (10 * n)) 其中: d - 计算所得距离 RSSI - 接收信号强度(负值) A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度 n - 环境衰减因子 计算公式的代码实现 - (float)calcDistByRSSI:(int)rssi { int iRssi = abs(rssi); float power = (iRssi-59)/(10*2.0); return pow(10, power); } 传入RSSI值,返回距离(

利用CoreLocation.framework很容易扫描获得周边蓝牙设备,苹果开源代码AirLocate有具体实现,下载地址: https://developer.apple.com/library/ios/samplecode/AirLocate/Introduction/Intro.html 所获得的iBeacon在CoreLocation里以CLBeacon表示,其中有RSSI值(接收信号强度),可以用来计算发射端和接收端间距离. 计算公式: d = 10^((abs(RSSI) - A

算法: /** * 功能:根据rssi计算距离 * Created by liuhuichao on 2017/1/17. */ public class RssiUtil { //A和n的值,需要根据实际环境进行检测得出 private static final double A_Value=50;/**A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度*/ private static final double n_Value=2.5;/** n - 环境衰减因子*/ /** * 根据Rssi获得返

Java实现根据经纬度计算距离 在项目开发过程中,需要根据两地经纬度坐标计算两地间距离,所用的工具类如下: Demo1: public static double getDistatce(double lat1, double lat2, double lon1, double lon2) { double R = 6371; double distance = 0.0; double dLat = (lat2 - lat1) * Math.PI / 180; double dLon = (lo

RSSI是无线接收的信号强度指示,如WIFI.BLE.ZigBee.接收到的RSSI的强弱与发射点与接收点的距离有一定的关系,故可以依据RSSI进行粗略的定位计算,如苹果的iBeacon. 其中用到最重要的就是RSSI转距离算法,具体的转换曲线可以根据实际测量数据拟合,也可直接使用通用公式. 通用的RSSI转距离公式为: d = 10^((abs(RSSI) - A) / (10 * n)) d - 计算所得距离 RSSI - 接收信号强度(负值) A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度 n

通过两个点的经纬度计算距离 从google maps的脚本里扒了段代码,没准啥时会用上.大家一块看看是怎么算的. private const double EARTH_RADIUS = 6378.137;private static double rad(double d){   return d * Math.PI / 180.0;} public static double GetDistance(double lat1, double lng1, double lat2, double l

大家可能都遇到过,float在计算某些值时,会有不准确的情况. 比如如下情况: > 计算不准确 package com.nicchagil.study.java.demo.No10float计算.No01不准确的举例; public class Call { public static void main(String[] args) { System.out.println(0.08f + 0.01f); } } 打印: 0.089999996 > 用BigDecimal代替计算 如果需要准

百度地图Android Sdk的Api里面,没有现成的直接获取两个坐标点之间距离的方法,但是,在jsapi里面,有直接计算距离的方法. class Point: pass def max(a,b): if a>b: return a return b def min(a,c): if a>c: return c return a def lw(a, b, c): # b != n && (a = Math.max(a, b)); # c != n && (a =

我们通常所说的log是指以10为底的对数,而MATLAB中的log却不是这样.Matlab中的log函数在默认情况下是以e为底,即loge,如果需要计算以10为底的对数,那么需要用log10()函数.同理计算以2为底的对数需要用log2()函数. 如: >>log2(4) ans = 2 >>log10(10) ans = 1 >>log(10) ans = 2.3026 注:log(10)等于loge(10),Matlab中log()的默认值为loge(). 选取其中

#pragma mark - calculate distance 根据2个经纬度计算距离 #define PI 3.14159265358979323 +(double) CalculationDistanceOther_Lon1:(double)lon1 Other_Lat1:(double)lat1 self_Lon2:(double)lon2 self_Lat2:(double)lat2{ ; // 6378700.0f; //ave. radius = 6371.315 (someon

转载于:http://www.w3dev.cn/article/20110125/sql-compute-birthdate-now-days.aspx SQL语句计算距离生日还差几天原理很简单,将要比较的2个日期的年份统一成一样的,然后再使用datediff函数计算记录的数据和当前的日期比较得到相距的天数. 将年份统一成一样的时候需要注意瑞年的问题,需要将当前的时间的年份统一成记录的,而不是将记录的年份统一成当前日期的年份.要不当前为平年,当记录为瑞年并且为2月29号时间转换就出错了.具体示例

Java闰年的计算,Calendar的用法 代码如下: package com.aaa.zuoye; import java.text.ParseException; import java.util.Calendar; import java.util.Scanner; public class ZuoYe3 { public static void main(String[] args) throws ParseException { System.out.println("请输入您想知道的

Java基础-时间复杂度计算方式 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.   时间复杂度通常是衡量算法的优劣的,衡量算法的时间严格来讲是很难衡量的,由于不同的机器性能不用环境都会造成不同的执行时间. 一.什么是时间复杂度 1>.什么是时间频度 算法的执行时间和语句的执行次数成正比,因此通过计算执行测试来推断执行时间.算法中语句执行次数称为语句频度或时间频度,记为T(n),n是问题的规模,T是Time. 2>.什么是时间复杂度 当时间频度的n不断变化时,T(n)也在不断

通过经纬度坐标计算距离的方法(经纬度距离计算) 最近在网上搜索“通过经纬度坐标计算距离的方法”,发现网上大部分都是如下的代码: #define PI 3.14159265 static double Rc = 6378137;  // 赤道半径 static double Rj = 6356725;  // 极半径 class JWD { public: double m_Longitude, m_Latitude; double m_RadLo, m_RadLa; double Ec; dou

案例1 >>> import pandas as pd >>> df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[1,2,3],'C':[1,2,3]}) >>> df A  B  C 0  1  1  1 1  2  2  2 2  3  3  3 >>> df.loc[:,['A','B']] A  B 0  1  1 1  2  2 2  3  3 案例2 #coding:utf-8 import sys im

/** *  @desc 根据两点间的经纬度计算距离 *  @param float $lat 纬度值 *  @param float $lng 经度值 */  function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)  {      $earthRadius = 6367000; //approximate radius of earth in meters        /*        Convert these degrees to radian

这是一个不错的示例,直接贴代码,首先要知道纬度值.经度值 /** * @desc 根据两点间的经纬度计算距离 * @param float $lat 纬度值 * @param float $lng 经度值 */ function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; //approximate radius of earth in meters /* Convert these degrees to r

按照经纬度计算距离 日常开发中,特别是做微信项目时,经常会遇到根据用户地理位置来展示附近商家的功能,通常解决这种问题的思路是,后台设置商家的经纬度,然后再根据前台传的经纬度进行计算,具体经纬度转换以及前台如何获取,本篇不做详细介绍,可以使用php类方法计算,也可以通过sql语句来计算,在此,主要是介绍利用MySQL创建一个函数,然后在sql语句中使用 创建函数:lat_lng_distance(),单位:km,并已截取小数点2位 CREATE FUNCTION `lat_lng_distance

/** * 说明: 根据两点间的经纬度计算距离 * @param float $lat 纬度值 * @param float $lng 经度值 */ function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2) { $earthRadius = 6367000; $lat1 = ($lat1 * pi() ) / 180; $lng1 = ($lng1 * pi() ) / 180; $lat2 = ($lat2 * pi() ) / 180; $lng2 =

iOS墨卡托和GPS坐标计算距离时误差测试,测试结果: 墨卡托和gps坐标来回转换没有误差. 墨卡托坐标计算出的距离比gps坐标计算出的距离大,100/92*100 = 108米,每100米多算出8米. 故随着导航距离缩短,误差会逐渐变小. log 25.780135+0800 gps_mktDistanceTest[91276:1928266] mkt dis = 10.00 25.781216+0800 gps_mktDistanceTest[91276:1928266] gps dis =