模板类 Eigen 中有几个基础数据结构模板类 Matrix类 所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix类有6个模板参数，主要使用前三个，剩下的使用默认值。...动态大小的矩阵，则未分配空间。 []操作符可以用于向量元素的获取，但不能用于matrix。...的转换 Matrix对象——>Array对象：.array()函数 Array对象——>Matrix对象：.matrix()函数 初始化 建议矩阵数据都要初始化，不然是十分危险的。...1.5, 2.5, 3.5}};RowVectorXd b {{1.0, 2.0, 3.0, 4.0}}; 对象初始化 可以用其他对象初始化新的相同内容对象 Eigen::MatrixXf m(4,...() v.transpose() 所有元素为 true(非0)，返回 bool 值 all() m.all() 存在元素为 true(非0)，返回 bool 值 any() m.any() 统计 true
#include Eigen/Eigen>将包含所有的Eigen函数。 #include Eigen/Dense>包含所有普通矩阵函数，不包括稀疏矩阵函数。它们会增加编译时间。...矩阵和向量类型 Eigen中的所有密集矩阵和向量都是通过Matrix类来表示的。Matrix通过一系列的模板参数来生成具体的类别。...Vector3d 定义为 Matrix 对于动态大小的类型，在编译时不指定行数和列数，使用Eigen::Dynamic。...(); //全零矩阵 cout << x << endl << endl; x = Matrix3f::Ones(); //全一矩阵 cout << x << endl << endl;...MatrixXf::Identity(rows-3,cols-3); //右下角2x2 cout << m << endl; return 0; } .finished()用于当临时矩阵初始化完成时，获取实际的矩阵对象
Matrix类 所有矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix类有6个模板参数，主要使用前三个，剩下的使用默认值。...动态大小的矩阵，则未分配空间。 []操作符可以用于向量元素的获取，但不能用于matrix。...matrix的大小可以通过rows(), cols(), size()获取，resize()可以重新调整矩阵大小。 3. 矩阵与向量的运算 Eigen不支持类型自动转化，因此矩阵元素类型必须相同。...Matrix对象——>Array对象：.array()函数 Array对象——>Matrix对象：.matrix()函数 4. 块操作 块是matrix或array中的矩形子块。...混淆问题 使用eval()函数解决把右值赋值为一个临时矩阵，再赋给左值时可能有造成的混淆。
这样命名空间std内定义的所有标识符都有效;那么以上语句可以如下写: cout <<hex << 3.4 << endl. ...************/ int main( int argc, char** argv ) { // Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix...::Matrix3d::Zero(); //初始化为零 // 如果不确定矩阵大小，可以使用动态大小的矩阵 Eigen::MatrixEigen...一个指针当用来指向一个结构体、对象时，称之为结构体指针或对象指针。结构体指针或对象指针中的值是所指向的结构体或对象的首地址。通过结构体指针或对象指针即可访问该结构体或对象。...如果n小于容器的当前的size，则删除多出来的元素。否则，添加采用值初始化的元素。 ***resize(n，t) 将所有新添加的元素初始化为t。
,三个参数分别代表：行数，列数，常量值 Matrix2d m2 = Matrix2d::Zero(); //零初始化.矩阵里面的值全部为0 Matrix3d m3 = Matrix3d...endl; mat = (MatrixXf(2, 2) 获取实际的矩阵对象...在内部，固定大小的本征矩阵只是一个简单的数组，即 Matrix4f mymatrix; 等同于： float mymatrix[16]; 因此，这确实具有零运行时间成本。...]; 4.矩阵类(The Matrix class) 在Eigen中，所有matrices和vectors都是Matrix模板类的对象。...如果想使用其他元素级的范数，使用lpNorm ()方法，当求无穷范数时，模板参数p可以取特殊值Infinity，得到的是所有元素的最大绝对值。
例如：现有一张 1024*1024 的图，除去中心 50*50 的区域其它位置均为零值，这些为零的信息就可以归为无用信息;而对于对称图形而言，对称部分的信息则可以归为重复信息。 ?...(correlation_matrix, dtype=float) class PCA(): """ 主成份分析算法 PCA，非监督学习算法. """ def __init__(...X) # 求解特征值和特征向量 self.eigen_values, self.eigen_vectors = np.linalg.eig(covariance) # 将特征值从大到小进行排序...，注意特征向量是按列排的，即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values 中第 k 个特征值对应的特征向量 idx = self.eigen_values.argsort...MDS(multidimensional scaling) MDS 即多维标度分析，它是一种通过直观空间图表示研究对象的感知和偏好的传统降维方法。
(i, j)开始，获取一个p行q列的子矩阵，返回该子矩阵组成的临时矩阵对象，原矩阵的元素不变； (5)、向量的块操作： 获取向量的前n个元素：vector.head(...，不必拷贝对象，而是直接在该对象的内存上进行运算操作。...求解矩阵的特征值和特征向量 Eigen::Matrix2f matrix2f; matrix2f << 1, 2, 3, 4; Eigen::SelfAdjointEigenSolverEigen::...定义（2）中block（p, q）可理解为一个p行q列的子矩阵，该定义表示从原矩阵中第(i, j)开始，获取一个p行q列的子矩阵，返回该子矩阵组成的临时 矩阵对象，原矩阵的元素不变。...10 11 Block of size 1x1 1 Block of size 2x2 1 2 5 6 Block of size 3x3 1 2 3 5 6 7 9 10 11 通过上述方式获取的子矩阵即可以作为左值也可以作为右值
std; #include // Eigen 部分 #include Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算（逆，特征值等） #include Eigen/Dense>...*****/ int main( int argc, char** argv ) { // Eigen 中所有向量和矩阵都是Eigen::Matrix，它是一个模板类。...它的前三个参数为：数据类型，行，列 // 声明一个2*3的float矩阵 Eigen::Matrix matrix_23; // 同时，Eigen 通过... Eigen::Matrix3d matrix_33 = Eigen::Matrix3d::Zero(); //初始化为零 // 如果不确定矩阵大小，可以使用动态大小的矩阵...; // 行列式 // 特征值 // 实对称矩阵可以保证对角化成功 Eigen::SelfAdjointEigenSolverEigen::Matrix3d> eigen_solver
pcl::getMinMax (const PointT &histogram, int len, float &min_p, float &max_p) 获取点直方图上的最小值和最大值。...pcl::eigen22 (const Matrix &mat, typename Matrix::Scalar &eigenvalue, Vector &eigenvector) 确定最小特征值及其对应的特征向量...Vector &eigenvector) 确定对称半正定输入矩阵给定特征值对应的特征向量 pcl::eigen33 (const Matrix &mat, typename Matrix::Scalar...&eigenvalue, Vector &eigenvector) 确定对称半正定输入矩阵最小特征值的特征向量和特征值 pcl::invert2x2 (const Matrix &matrix, Matrix...） pcl::getFieldsList (const pcl::PointCloud &cloud) 获取给定点云中所有可用字段的列表 pcl::getFieldSize (const
2、旋转矩阵不是一般矩阵，它有比较强的约束条件。旋转矩阵R具有正交性，R和R的转置的乘积是单位阵，且行列式值为1。 3、旋转矩阵R的逆矩阵表示了一个和R相反的旋转。...2、Eigen以矩阵为基本数据单元，在Eigen中，所有的矩阵和向量都是Matrix模板类的对象，Matrix一般使用3个参数：数据类型、行数、列数 Eigen::MatrixEigen通过typedef 预先定义好了很多内置类型，如下，我们可以看到底层仍然是Eigen::Matrix typedef Eigen::Matrix Matrix4f...如果不确定矩阵的大小，可以使用动态矩阵Eigen::Dynamic Eigen::MatrixEigen::Dynamic, Eigen::Dynamic> matrix_dynamic...一个三维空间点可以用虚四元数p表示，用四元数 q 旋转点 p 的结果p’为: 证明：此时 p′ 必定为虚四元数（实部为零）。
例如：现有一张 1024*1024 的图，除去中心 50*50 的区域其它位置均为零值，这些为零的信息就可以归为无用信息；而对于对称图形而言，对称部分的信息则可以归为重复信息。 ?...(correlation_matrix, dtype=float) class PCA(): """ 主成份分析算法 PCA，非监督学习算法. """ def __init__...(X) # 求解特征值和特征向量 self.eigen_values, self.eigen_vectors = np.linalg.eig(covariance) #...将特征值从大到小进行排序，注意特征向量是按列排的，即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values 中第 k 个特征值对应的特征向量 idx = self.eigen_values.argsort...MDS（multidimensional scaling） MDS 即多维标度分析，它是一种通过直观空间图表示研究对象的感知和偏好的传统降维方法。
例如：现有一张 1024*1024 的图，除去中心 50*50 的区域其它位置均为零值，这些为零的信息就可以归为无用信息;而对于对称图形而言，对称部分的信息则可以归为重复信息。 ?...Xmean，然后令 Xnew=X−Xmean; 求解矩阵 Xnew 的协方差矩阵，并将其记为 Cov; 计算协方差矩阵 COV 的特征值和相应的特征向量; 将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的 k...(correlation_matrix, dtype=float) class PCA(): """ 主成份分析算法 PCA，非监督学习算法. """ def __init__(...X) # 求解特征值和特征向量 self.eigen_values, self.eigen_vectors = np.linalg.eig(covariance) # 将特征值从大到小进行排序...，注意特征向量是按列排的，即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values 中第 k 个特征值对应的特征向量 idx = self.eigen_values.argsort
例如：现有一张 1024*1024 的图，除去中心 50*50 的区域其它位置均为零值，这些为零的信息就可以归为无用信息;而对于对称图形而言，对称部分的信息则可以归为重复信息。...Xmean，然后令 Xnew=X−Xmean; 求解矩阵 Xnew 的协方差矩阵，并将其记为 Cov; 计算协方差矩阵 COV 的特征值和相应的特征向量; 将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的 k...np.array(correlation_matrix, dtype=float) class PCA(): """ 主成份分析算法 PCA，非监督学习算法. """ def...(X) # 求解特征值和特征向量 self.eigen_values, self.eigen_vectors = np.linalg.eig(covariance) #...将特征值从大到小进行排序，注意特征向量是按列排的，即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values 中第 k 个特征值对应的特征向量 idx = self.eigen_values.argsort
Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维） 注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eigen 官方支持，不在官方文档支持的代码包里...创建 Tensor 对象 Tensor 也有静态、动态之分，用法和 Matrix、 Array 不同 动态、静态对象 动态 Tensor 语法： Tensor(size0...只有在需要表达式值的子集时才使用 TensorRef。TensorRef 只计算您访问的值。但是请注意，如果你要访问所有的值，Tensor 计算将会更快一些。...auto 保留计算 在下面的示例中，auto 声明使中间值为 Operations，而不是 Tensors，并且不会导致计算表达式。对张量结果的赋值将导致对所有操作的计算。...Tensor 对象是可以获取上述属性的，但是 Operation 就不一定了 比较好的办法是用 TensorRef 指向Tensor 对象，以在没有计算时获取其属性。
获取矩阵的行数和列数可以使用函数 nrow() 和 ncol()。...> m matrix(c(1:4), nrow = 2) > t(m) [,1] [,2] [1,] 1 2 [2,] 3 4 矩阵的特征值与特征向量 特征值与特征向量作为矩阵的重要属性...) > eigen(m) eigen() decomposition $values # 特征值 [1] 6 3 1 $vectors # 特征向量...列表 列表的创建 列表（list）在 R 语言中是由一个个对象所构成的集合，这些对象可以是不同的数据类型，比如数值、字符串、向量、矩阵等等。...将其输入到 R 终端中，细心的你会发现这与矩阵计算特征值和特征向量的函数 eigen() 返回的类型一致。这种定义了名称的列表对于包含多个返回值的函数非常方便。
例如：现有一张 1024*1024 的图，除去中心 50*50 的区域其它位置均为零值，这些为零的信息就可以归为无用信息；而对于对称图形而言，对称部分的信息则可以归为重复信息。 ?...Xmean，然后令 Xnew=X−Xmean； 求解矩阵 Xnew 的协方差矩阵，并将其记为 Cov； 计算协方差矩阵 COv 的特征值和相应的特征向量； 将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的 k...(correlation_matrix, dtype=float) class PCA(): """ 主成份分析算法 PCA，非监督学习算法. """ def __init__...(X) # 求解特征值和特征向量 self.eigen_values, self.eigen_vectors = np.linalg.eig(covariance) #...将特征值从大到小进行排序，注意特征向量是按列排的，即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values 中第 k 个特征值对应的特征向量 idx = self.eigen_values.argsort
例如：现有一张 1024*1024 的图，除去中心 50*50 的区域其它位置均为零值，这些为零的信息就可以归为无用信息;而对于对称图形而言，对称部分的信息则可以归为重复信息。...Xmean，然后令 Xnew=X−Xmean; 求解矩阵 Xnew 的协方差矩阵，并将其记为 Cov; 计算协方差矩阵 COV 的特征值和相应的特征向量; 将特征值按照从大到小的排序，选择其中最大的 k...(correlation_matrix, dtype=float) class PCA(): """ 主成份分析算法 PCA，非监督学习算法. """ def __init__(...X) # 求解特征值和特征向量 self.eigen_values, self.eigen_vectors = np.linalg.eig(covariance) # 将特征值从大到小进行排序...，注意特征向量是按列排的，即 self.eigen_vectors 第 k 列是 self.eigen_values 中第 k 个特征值对应的特征向量 idx = self.eigen_values.argsort
一、确定性误差公式 我们将第一节给出的IMU确定性误差直接拿过来，轴偏角公式如下： 尺度因子： 零偏： 二、工具标定 这里我们使用开源的imu_tk进行标定，下载：https...2.1 代码细节 轴偏角、尺度因子、零偏变量如下： /** @brief Misalignment matrix */ Eigen::Matrix mis_mat_;.../** @brief Scale matrix */ Eigen::Matrix scale_mat_; /** @brief Bias vector */ Eigen...::Matrix bias_vec_; /** @brief Misalignment * scale matrix */ Eigen::Matrix的所有数据imu_temperature.txt，我这里使用的是博世bmx_160，半小时温度达到最高；然后我们采集第二段数据，需要充分激励IMU，需要IMU
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