特征矩阵联合相似对角化算法[1]. Cardoso于1993年提出的盲信号分离具有代表性的一种算法.是一种基于四阶累积量特征矩阵近似联合对角化盲分离算法.该算法将目标函数最大化问题等价于一组四阶累积量矩阵的特征矩阵的联合对角化问题,不仅大大简化了算法的计算复杂度,同时还有效提高了算法的分离性能. 原理 JADE算法原理就是将白化后的混合信号的四阶累积量矩阵(或二阶相关矩阵)通过U变换,压缩为一个对角矩阵,从而求解酉矩阵U. 白化 信号模型如式x(t) = As(t)所示,源信号之间相互统计独立.…

1. 数组转化为Eigen::Matrix ]; cout << "colMajor matrix = \n" << Map<Matrix3i>(array) << endl; // map a contiguous array as a column-major matrix cout << , , RowMajor>>(array) << endl; // map a contiguous arra…

Eigen Matrix 详解 在Eigen中,所有的matrices 和vectors 都是模板类Matrix 的对象,Vectors 只是一种特殊的矩阵,行或者列为1. Matrix的前三个模板参数 Matrix 类有6个模板参数,现在我们了解前三个足够.剩下的三个参数都有默认值,后面会探讨,现在不管他. Matrix 的三个强制的模板参数: Matrix<typename Scalar, int RowsAtCompileTime, int ColsAtCompileTime> Scal…

Eigen库矩阵运算使用方法 Eigen这个类库,存的东西好多的,来看一下主要的几个头文件吧: ——Core 有关矩阵和数组的类,有基本的线性代数(包含 三角形 和 自伴乘积 相关),还有相应对数组的操作. ——Geometry 几何学的类,有关转换.平移.进位制.2D旋转.3D旋转(四元组和角轴相关) ——LU 逻辑单元的类,有关求逆,求行列式,LU分解解算器(FullPivLU,PartialPivLU) ——Cholesky 包含LLT和LDLT的乔里斯基因式分解法. (小科普:Chole…

博客转载自:https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/47378515 Eigen是可以用来进行线性代数.矩阵.向量操作等运算的C++库,它里面包含了很多算法.它的License是MPL2.它支持多平台.Eigen采用源码的方式提供给用户使用,在使用时只需要包含Eigen的头文件即可进行使用.之所以采用这种方式,是因为Eigen采用模板方式实现,由于模板函数不支持分离编译,所以只能提供源码而不是动态库的方式供用户使用. 矩阵的定义:Ei…

首先熟悉Eigen库的用途,自行百度. 引入头文件: // Eigen 部分 #include <Eigen/Core> // 稠密矩阵的代数运算(逆,特征值等) #include <Eigen/Dense> 定义变量: 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 Eigen 通过 typedef 提供了许多内置类型,不过底层仍是Eigen::Matrix 例如: Eigen::Matrix<, >…

参考博客:https://www.cnblogs.com/wongyi/p/8734346.html 1. 数据类型报错 /home/wy/workdir/slambook/ch3/useEigen/build> make -j2 Scanning dependencies of target eigenMatrix [ %] Building CXX object CMakeFiles/eigenMatrix.dir/eigenMatrix.cpp.o In :, from /home/wy/…

// // Created by qian on 19-7-16. // /* 相机位姿用四元数表示 q = [0.35, 0.2, 0.3, 0.1] x,y,z,w * 注意:输入时Quaterniond(w,x,y,z) W 在前!!! * 实现:输出四元素对应的旋转矩阵,旋转矩阵的转置, * 旋转矩阵的逆矩阵,旋转矩阵乘以自身的转置,验证旋转矩阵的正交性 * Vector3.normalized的特点是当前向量是不改变的并且返回一个新的规范化的向量: * Vector3.Normaliz…

关节空间 VS 操作空间 关节空间与操作空间轨迹规划流程图如下(上标$i$和$f$分别代表起始位置initial和目标位置final): 在关节空间内进行轨迹规划有如下优点: 在线运算量更小,即无需进行机器人的逆解或正解解算 不受机器人奇异构型影响 可以根据机器人或驱动器手册直接确定最大速度或力矩 其缺点是对应操作空间的轨迹无法预测,增加了机械臂与环境碰撞的可能.例如,考虑下面的二连杆机构,关节运动的限制为:$0^{\circ} \le \theta_1 \le 180^{\circ}$,$0^…

A Beginner’s Guide to Eigenvectors, PCA, Covariance and Entropy Content: Linear Transformations Principal Component Analysis (PCA) Covariance Matrix Change of Basis Entropy & Information Gain Resources This post introduces eigenvectors and their rela…