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协方差矩阵
【深蓝学院】手写VIO第9章--课程总结--笔记
构建出残差,计算出了
协方差矩阵
,就可以进行信息融合了(如果融合其他类型的传感器也是如此:gp
读书健身敲代码
·
2023-11-07 00:14
VIO
SLAM
SLAM
VIO
协方差矩阵
将变量两两之间的协方差排成矩阵的形式,就是
协方差矩阵
。用个例子来说明下,帮助理解。
听海边涛声
·
2023-11-04 12:22
矩阵
线性代数
统计
【2023】ChatGPT to Code with MATLAB
Q定义了过程噪声
协方差矩阵
。R定义了测量噪声
协方差矩阵
。x_hat和P分别是初始状态和协方差估计值。num_timesteps是时间步数。
handuoduo1234
·
2023-11-03 20:26
朵朵排版技巧
matlab
开发语言
PCA和SVD
1)将原始数据按列组成n行m列矩阵X2)将X的每一行(代表一个属性字段)进行零均值化,即减去这一行的均值3)求出
协方差矩阵
4)求出
协方差矩阵
的特征值及对应的特征向量5)将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵
ironmanblr
·
2023-11-03 08:48
数据预处理之数据规约
本质上,通过计算数据矩阵的
协方差矩阵
,然后得到
协方差矩阵
的特征值特征向量,选择特
那个叫马尔的大夫
·
2023-10-30 17:50
数据采集与预处理
人工智能
基于 Python 的 11 种经典数据降维算法|KPCA降维算法
KPCA(kernelPCA)KPCA是核技术与PCA结合的产物,它与PCA主要差别在于计算
协方差矩阵
时使用了核函数,即是经过核函数映射之后的
协方差矩阵
。引入核函数可以很好的解决非线性数据映射问题。
Luara_lyy
·
2023-10-29 14:12
数据挖掘
python
python
机器学习
异常数据检测 | Python基于奇异谱分析时间序列插补预测
“奇异谱分析”这个名称涉及
协方差矩阵
的奇异值分解中的特征值谱,而不是直接涉及频域分解。SSA可以帮助分解时间序列分解为组件的总和,每个组件都有有意义的解释。
算法如诗
·
2023-10-26 02:02
异常数据检测
1024程序员节
奇异谱分析
四个小车相对导航集中式无迹卡尔曼滤波(fullyCN-EKF)
定义系统误差矩阵Q和观测误差
协方差矩阵
R为:Q=0.1*diag(ones(8
Evand J
·
2023-10-25 21:15
人工智能
算法
(延伸到
协方差矩阵
、多元高斯分布、PCA)
协方差(covariance)是一个统计量,是对一个样本的某一统计特性给出的一个估算量。常见统计量均值估算的是样本集合的平均水平。方差估算的是样本集合的散布度,单元维度偏离其均值的程度。那协方差(covariance)呢?如果是一维样本不存在协方差(covariance),如果是二维(多维)样本呢?比如统计多个学科的考试成绩。仿照方差的定义:来度量各个维度偏离其均值的程度,协方差(covarian
子燕若水
·
2023-10-25 08:50
数学
深度学习算法
算法
矩阵
线性代数
1024程序员节
[VINS-Mono]IMU预积分之PVQ 增量的误差、 协方差及 Jacobian
PVQ增量的误差、协方差及Jacobian根据
协方差矩阵
的性质:y=Ax,x∈N(0,Σx)Σy=AΣxAT\begin{array}{c}y=Ax,x\inN\left(0,\Sigma_{x}\right
火柴的初心
·
2023-10-24 06:24
VINS
SLAM
自动驾驶
算法
机器人
[学习SLAM]
协方差矩阵
与雅克比矩阵-(相关性/变换基)||(微分倒数J/H)
协方差矩阵
/
协方差矩阵
的意义基本的统计学概念,即均值、标准差、方差和协方差协方差的定义对于一般的分布,直接代入E(X)之类的就可以计算出来了,但真给你一个具体数值的分布,要计算
协方差矩阵
,根据这个公式来计算
苏源流
·
2023-10-23 19:35
SLAM
算法学习
python 高斯过程_高斯过程
kastnerkyle.github.io/posts/introduction-to-gaussian-processes/简单来说,就是训练数据x和测试数据x*对应的函数f和f*符合高斯分布,而高斯分布的均值向量、
协方差矩阵
欧阳韬涵
·
2023-10-22 22:43
python
高斯过程
量子信息处理器可能能够提供高度压缩的生成对抗学习任务的版本
举个例子假设底层数据由M个在N维实数或复数空间中的归一化向量~vj组成,使得数据的(归一化)
协方差矩阵
为C=(1/M)∑jvjv†j。
薛定谔的猫_大雪
·
2023-10-21 11:09
学习
深度神经网络时与
协方差矩阵
平时训练深度神经网络时,什么时候用到了
协方差矩阵
在深度神经网络的平时训练过程中,一般情况下不直接使用
协方差矩阵
。
薛定谔的猫_大雪
·
2023-10-21 11:23
dnn
矩阵
人工智能
协方差矩阵
在深度神经网络怎么使用
在深度神经网络中,
协方差矩阵
可以在以下几个方面发挥作用:1.特征选择和降维:
协方差矩阵
的特征值和特征向量提供了数据的主要方向和主要变化的信息。
薛定谔的猫_大雪
·
2023-10-21 02:24
矩阵
dnn
深度学习
机器学习——主成分分析(PCA,未完)
看了几个博主的笔记,有点儿头疼不知道是不是神经裂开生成新突触,还是脑细胞坏死前最后的呐喊重点看了三篇,觉得非常惊艳,易于理解的先看了主成分分析的原理详解,但还是稀里糊涂的,什么协方差再看了协方差,还看了
协方差矩阵
理解后
# JFZero
·
2023-10-19 09:09
机器学习基础
算法
机器学习
人工智能
第六讲:非线性优化(上)
第六讲:非线性优化(上)文章目录第六讲:非线性优化(上)1概率论与统计学基础1.1概率与统计关系1.2概率密度函数1.3贝叶斯公式1.4矩1.5方差与
协方差矩阵
1.5.1方差1.5.2
协方差矩阵
1.5.3
兔子不吃草~
·
2023-10-19 07:36
视觉SLAM十四讲
线性代数
矩阵
算法
笔记
概率论
c++
机器学习相关数学基础——概率论知识点1
1.全概率公式与贝叶斯公式回顾2.泊松分布3.协方差与相关系数4.极大似然估计5.
协方差矩阵
6.中心极限定理即定义:指的是给定一个任意分布的总体,每次从这些总体中随机抽取n个抽样,一共抽取m此,然后又把这
HSR CatcousCherishes
·
2023-10-18 08:02
概率论
机器学习基础课程知识
机器学习
机器学习初探:(十一)主成分分析
PrincipalComponentAnalysis)图片出处文章目录主成分分析(PrincipalComponentAnalysis)导论主成分分析什么是主成分分析主成分分析可以做什么理论推理如何选择主元主成分分析步骤案例详解零均质化求解
协方差矩阵
进行奇异值分解求解两个新的基向量和新的数据坐标小结参考文献导论王小明就读的
黑洞拿铁
·
2023-10-15 22:43
机器学习入门
机器学习
支持向量机
人工智能
3D,点云关键点和特征描述
如果要对一个三维点云进行描述,光有点云的位置是不够的,常常需要计算一些额外的参数,比如法线方向、曲率、纹理特征、颜色、领域中心距、
协方差矩阵
、熵等等。
PaQiuQiu
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2023-10-15 04:23
3D
从无知到无畏
3d
计算机视觉
浅谈
协方差矩阵
一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述:均值:标准差:方差:均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例,[0,8,12,20]和[8,9,11,12],两个集合的均值都是10,但显然两个集合的差别是很大的,计算两
爱叫啥叫啥去
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2023-10-13 04:17
Open3D(C++) SVD分解求两个点云的变换矩阵
目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示四、相关链接一、算法原理计算两个点云的质心计算中心化向量计算
协方差矩阵
奇异值分解,求解旋转矩阵RRR计算平移向量tt
点云侠
·
2023-10-11 09:54
Open3D学习
c++
矩阵
开发语言
算法
计算机视觉
3d
线性代数
矩阵分解PCA,SVD
PCA
协方差矩阵
的特征向量是PCA主成分的方向。
小小白2333
·
2023-10-10 01:55
大模型
矩阵
人工智能
算法
数据挖掘(异常检测)——线性方法
2021.05组队学习系列笔记三异常检测(线性方法)大纲补充内容:一、PCA实现流程,设有m条n维数据:S1.将原始数据按列组成n行m列矩阵X;S2.将X的每一行进行零均值化,即减去这一行的均值;S3.求出
协方差矩阵
EL33
·
2023-10-08 21:13
PCA
目的找到一组正交基P,使得PX=Y,且使变换后的矩阵Y方差最大,即使得Y的
协方差矩阵
为对角阵。
万灵灵万
·
2023-10-08 17:34
拟合平面再思考
扩展https://www.ilikebigbits.com/2015_03_04_plane_from_points.html这篇文章说,通过求
协方差矩阵
就可以更好的拟合平面
东东就是我
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2023-10-05 09:49
平面
python
算法
长时序栅格数据缺失值插补
“奇异谱分析”这个名称涉及
协方差矩阵
的奇异值分
碧血洒长空
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2023-10-04 20:48
数据分析
GIS数据处理
python
【深蓝学院】手写VIO第4章--基于滑动窗口算法的 VIO 系统:可观性和 一致性--作业
T2.证明高斯分布信息矩阵是
协方差矩阵
的逆2.1证明过程全文读完,文章目的就是为了证明对于Gaussiandistribution,二阶偏导矩阵系数H(HessianMatrix)
读书健身敲代码
·
2023-10-04 16:22
算法
ubuntu
linux
为什么导向矢量和噪声子空间正交?
证明接收信号简写源信号自
协方差矩阵
接收信号自
协方差矩阵
对R做特征分解按大小特征值分成信号子空间和噪声子空间默认噪声为白噪声有对式(3)两边乘以Un有对式(5)两边乘以Un有由式(7)和(8)可得易知导向矢量可逆
耳东星
·
2023-10-03 04:02
随笔总结
无线信号相关
MUSIC
DOA
子空间
正交
空间谱(Spatial Spectrum)
常用的空间谱估计方法有以下几种:平均自
协方差矩阵
法(SampleCovarianceMatr
BiGmowang
·
2023-10-03 04:25
算法
计算
协方差矩阵
df.cov()
【小白从小学Python、C、Java】【计算机等考+500强证书+考研】【Python-数据分析】计算
协方差矩阵
df.cov()[太阳]选择题下列选项对代码运行结果描述错误的是?
刘经纬老师
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2023-09-30 03:16
python
如何推导IMU预积分的
协方差矩阵
?(解决IMU预积分置信度的问题)
目录1什么是误差卡尔曼滤波?2为什么要用误差卡尔曼滤波?3VINS-mono中对误差卡尔曼滤波的应用3.1IMU误差状态传递的推导3.1.1连续时间IMU误差状态传递的推导3.1.2基于中值积分的离散时间IMU预积分误差状态传递的推导4==非常感谢您的阅读!==上次在最后讨论了IMU观测置信度的问题,VINS-mono中是通过误差卡尔曼滤波理论来计算和估计的。1什么是误差卡尔曼滤波?卡尔曼滤波和误
宛如新生
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2023-09-29 17:00
视觉SLAM疑难杂症
计算机视觉
PCA
对于正交属性空间中的样本点,用一个超平面对所有样本点进行恰当的表达,此超平面需要满足两个性质:1.最近重构性:样本点到这个超平面距离足够近2.最大可分性:样本点在这个超平面上的投影分得足够开二者等价,只需对
协方差矩阵
进行特征值分解
saai
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2023-09-25 22:41
Matlab中cov函数
Matlab中cov函数详细解读1、向量的方差与
协方差矩阵
cov(x)求向量x的方差。cov(x)为一个数值,数值大小计算公式为S(x)。cov(x,y)求向量x与y的
协方差矩阵
。
SincX
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2023-09-24 23:36
Matlab中cov函数
NX/UG二次开发-分析-关于查找相似体
相似体查找具体参考论文:基于2D轮廓图的三维模型相似性比较研究-道客巴巴章志勇:三维模型几何相似性比较研究-道客巴巴三维CAD模型几何相同性比较-道客巴巴此次采用的是第一篇论文中的方案:1、离散实体成点数据;2、计算
协方差矩阵
恩·艾克斯·红
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2023-09-24 23:20
分析测量
建模
计算机视觉
人工智能
PCA+SVM人脸识别
输入:样本集D=\{x_1,x_2,...,x_m\},低维空间维数d'过程:对所有样本进行中心化:x_i\leftarrowx_i-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_i;计算样本的
协方差矩阵
techping
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2023-09-23 22:17
<图像处理> Harris角点检测
该响应函数基于图像的灰度变化和局部窗口的
协方差矩阵
,通
thisiszdy
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2023-09-22 15:50
图像处理
#
OpenCV
图像处理
PCA与SVD分解的关系
PCA:转换公式目标是使对角化就是使到特征之间的协方差为零因为可对对X的
协方差矩阵
进行特征值分解可得,由于XXT为实对称,因此E是正交阵,EET=单位矩阵E的每列是相应的非线性相关且相互正交的特征向量,
Jeffery_李俊峰
·
2023-09-20 18:20
无监督学习--特征降维
1.1PCA计算步骤:1.将数据标准化2.求出
协方差矩阵
3.求出
协方差矩阵
对应的特征值和特征向量4.将特征向量按对应特征值大小从上到下按行排列,取k行组成矩阵p5.Y=
DB_UP
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2023-09-20 14:21
算法模型
机器学习
人工智能
算法
python
MIMO Enhanced covert communication
我们建立了一个IRS辅助MIMO隐蔽通信系统的设计框架,该框架通过联合优化发射机的发射
协方差矩阵
R和IRS的相移矩阵Q来实现最大隐蔽率。由于Q的单位模
快把我骂醒
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2023-09-20 02:44
covert
communication
matlab
卡尔曼滤波(Kalman Filter)原理浅析-数学理论推导-3
目录前言数学理论推导误差
协方差矩阵
数学推导结语参考前言最近项目需求涉及到目标跟踪部分,准备从DeepSORT多目标跟踪算法入手。
爱听歌的周童鞋
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2023-09-18 07:53
模型部署
卡尔曼滤波器
Kalman
Filter
自动控制
数据融合
R3LIVE源码解析(9) — R3LIVE中r3live_lio.cpp文件
2r3live_lio.cpp源码解析函数最开始会进行一系列的声明和定义,发布的lidar路径,
协方差矩阵
,kalman增益矩阵和4个重要的点云容器,IMU前向/后向
几度春风里
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2023-09-11 06:15
R3LIVE项目实战
R3LIVE
源码解析
数据挖掘实验(二):主成分分析PCA R语言
standardize=data.frame()for(iin1:nrow(data)){for(jin1:ncol(data)){standardize[i,j]=data[i,j]-mean(data[,j])}}#
协方差矩阵
黄烦烦二号机
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2023-09-11 03:13
数据挖掘
编程语言
数据挖掘
r语言
【矩阵分解】PCA - 主成分分析中的数学原理
本文主要内容:前置知识:包括样本方差、协方差、
协方差矩阵
、散度矩阵的简单介绍特征值分解EVD和奇异值分解EVD的原理和流程分别基于EVD和SVD的PCA实现方法PCA的应用以及对一些应用或说
AI研究院
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2023-09-10 20:08
矩阵
概率论
机器学习
协方差矩阵
及matlab实现
一、统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值、方差、标准差。首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述:均值:标准差:方差:均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均。以这两个集合为例,[0,8,12,20]和[8,9,11,12],两个集合的均值都是10,但显然两个集合的差别是很大的,计算两
飞舞哲
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2023-09-09 19:33
线性代数
matlab
主成分分析详解和应用(python/R)
目录方法解析python实现数据模拟数据标准化求
协方差矩阵
及特征值和特征向量正交矩阵修剪得到累积贡献率超过85%的特征值向量和特征向量矩阵修剪后的特征向量与原始数据相乘得到降维后的数据完整代码应用R实现数据模拟数据标准化求
协方差矩阵
及特征值和特征向量正交矩阵修剪得到累积贡献率超过
一大盘洋芋
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2023-09-09 17:56
风险建模统计
python
r语言
卡尔曼滤波算法包(python)
卡尔曼滤波的理解、推导和应用卡尔曼滤波参数理解:卡尔曼滤波的理解以及参数调整手把手教你学-卡尔曼滤波(附代码)其中,为仪器观测到的状态值输入参数:状态矩阵x状态转移矩阵A输入控制矩阵B外界对系统作用矩阵u初始误差
协方差矩阵
一大盘洋芋
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2023-09-09 17:17
算法
数据挖掘
人工智能
线性代数
【视觉SLAM入门】7.2. 从卡尔曼滤波到扩展卡尔曼滤波,引入、代码、原理、实战,C++实现以及全部源码
0.简单认识1.公式对比解读2.应用举例3.解决方案(公式---代码对应)3.1初始化3.2EKF3.2.1预测---状态方程3.2.2系统
协方差矩阵
3.2.3预测---系统
协方差矩阵
3.2.4设置测量矩阵
终问鼎
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2023-09-09 00:55
#
VSLAM
自动驾驶-SLAM
c++
开发语言
SLAM
linux
自动驾驶
无迹卡尔曼滤波估计SOC(附MATLAB程序详解)
I(1,:)=xlsread('UDDS.xlsx')';N=length(I);设置参数Q为单位矩阵乘以1e-4,设置参数R=1e-5Q0=1e-4*diag([1,1,1]);R0=1e-5;设置
协方差矩阵
新能源佬大
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2023-09-08 18:29
MATLAB
锂离子电池
扩展卡尔曼滤波估计电池SOC
matlab
开发语言
算法
机器学习 | 降维:PCA主成分分析
协方差矩阵
的特征向量就是R!协方差
协方差矩阵
协方差矩阵
的特征向量
啦啦右一
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2023-09-08 05:01
机器学习与模式识别
#
机器学习方法
机器学习
人工智能
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