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解线性方程组最基础的方法就是使用克拉默法则，需要注意的是，该方程组必须是线性方程组。 假设有方程组如下： { a 11 x 1 + a 12 x 2 + ⋯ + a 1 n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x 2 + ⋯ + a 2 n x n = b 2 ⋯ ⋯ ⋯ a n 1 x 1 + a n 2 x 2 + ⋯ + a n n x n = b n begin{cases} a_{11}x_1+a_{12}x_2+cdots+a_{1n}x_n=b_1\\\\
1.对于非齐次线性方程组： 求解过程就是用B去替换A的第i列，然后求出每次替换的行列式 解的结果就是： 第i个解 = 第i个替换行列式 / A的行列式 2.对于齐次线性方程组： 解就是 零解 二、方程组无解或者有两个不同的解，那么方程组的系数行列式=零 例子：求解下图 若λ=0，
LCCP是Locally Convex Connected Patches的缩写，算法大致可以分成两个部分： 基于超体聚类的过分割。 在超体聚类的基础上再聚类。 /
在使用过程中踩到的坑： （1）：PointCloudPPFSignature::Ptr cloud_model_ppf(new PointCloudPPFSignature()); PPFEstimationPointNormal, PointNormal, PPFSignature ppf_estimator; ppf_estimator.setInputCloud(cloud_model_input); ppf_estimator.setInputNormals(cloud_model_input); ppf_estimator.compute(*cloud_model_ppf); 运行到
因笔者课题涉及点云处理，需要通过PCL进行点云数据一系列处理分析，查阅现有网络资料，对常用PCL点云分割进行代码实现，本文记录分割实现过程。 （1）设计.ui文件 ①设计按钮 ②编译.ui （2）修改mainwindow.h文件 （3）修改ma
因笔者课题涉及点云处理，需要通过PCL进行点云数据一系列处理分析，查阅现有网络资料，对常用PCL点云滤波器进行代码实现，本文记录滤波器实现过程。 （1）设计.ui文件 ①设计按钮 ②编译.ui （2）修改mainwindow.h文件 （3）修改
应一个小伙伴的要求介绍了一下K均值聚类算法。本人也不是很专业，这是之前自学的，如果有错，大家可以提出来，共同进步嘛。 聚类属于非监督学习，K均值聚类是最基础常用的聚类算法。它的基本思想是，通过迭代寻找K个簇（Cluster）的一种划分方案，使得聚类结果
常用三点式振荡器 晶体三极管其增益适中、工作频带宽、体积小巧，实际电路设计中常用来构成简洁可靠的三点式LC振荡器，是各种振荡器的主流电路。其交流等效电路组态见下图： 三点式振荡器交流等效电路 上图所示三点式LC振荡器的交流等效电路，与实际原理图不同，是
最近打算做一点点云数据处理相关的工作，所以就用到PCL(点云库)，ubantu已经自己带了PCL库，我用的是uantu20.04.4+Ros noetic+pcl 1.10+vscode。PCL官网提供的教程是单独PCL在cmke编译的，要在ros框架下使用则需要将PCL官方教程与ROS匹配。ROS官方提供教程。以下是在ROS下跑通第一个PCL程序
1、建立一个文件夹，如pcl_demos，里面建立一个.cpp文件和一个cmake文件 2、打开终端并进入该文件夹下，建立一个build文件夹存放编译的结果并进入该文件夹 3、对上一级进行编译 cmake .. 4、生成可执行文件 make 5、运行该可执行文件 6、可视化点云 7、查看该点云文件内
