4*4矩阵按键

快速 Kronecker 矩阵乘法，适用于全矩阵和稀疏矩阵任何大小。 从不计算实际的 Kronecker 矩阵并省略乘以单位矩阵。 y = kronm(Q,x) 计算y = (Q{k} kron ... Q{2} kron Q{1})*x 如果 Q 仅包含两个矩阵且 x 是向量，则代码使用身份( Q{2} 克朗 Q{1} )*vec(X) = vec(Q{1}*X*Q{2}'), 其中 vec(X)=x。 如果 Q 包含两个以上的矩阵和/或如果 x 有更多除了一列之外，该算法使用此身份的广义形式。 该算法的思想是将 x 视为一个多维数组并分别为每个维度 i 应用线性映射 Q{i}。 致谢： 此代码遵循与 Paul G. Constantine & 的“kronmult”相同的想法David F. Gleich（斯坦福大学，2009 年）。 但是，我避免循环并允许非平方输入 Q{i}。 我还

机器人学的PPT以及相关试题，共16章节：概述、机器人机构、位姿描述与齐次变换、刚体速度和静力、操作臂运动学、雅可比矩阵、动力学、轨迹生成、轨迹控制、力控制、协调控制、视觉图像处理、视觉运动控制、视觉导航定位、汽车式移动机器人、运动规划

...

...

图像矩阵matlab代码格randint挑战赛：Salient360！ 简单的介绍 该代码适用于Salient360的巨大挑战！ 在ICME 2017上。代码中实现了两个计算模型，分别是： 基于头部运动的显着性模型（模型类型1）； 和 基于头部和眼睛运动的显着性模型（模型类型2）。 模型类型1和2的相应功能分别是HeadSalMap和HeadEyeSalMap 。 该方法基于我们以前的出版物[1]，该出版物采用了基于堆叠的基于自动编码器的重构框架。 用法 要使用该代码，需要执行以下步骤： 将文件salient360_XDQS.tar.gz解压缩到文件夹 。 在下创建两个子文件夹， images和saliency 。 将要处理的图像移动到文件夹/images 。 执行MATLAB脚本process.m与命令行matlab < process.m 。 输入文件夹/saliency以检查结果。 执行脚本后，结果将存储在<s

一种简单快速的生成双随机矩阵的算法。 （矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 每个矩阵都是从所有 NxN 双随机的空间中统一选择的矩阵。 注意：生成的矩阵确实是双随机的，但不是证明/检查该算法确实生成了矩阵 UAR。 生成双随机矩阵的简单算法（矩阵，其中每列和每行的总和正好是 1）。 算法： 1. 为每个 1<=i,j<=N 设置一个 NxN 矩阵 TM st TM[i,j] = 1/N。 2. 对于 X 次迭代： 3. 在 [1,...,N] 上绘制 i1, j1, i2, j2 UAR。 4. 在 (0, min {TM[i1, j1], TM[i2, j2]}) 上绘制 d UAR。 5. M[i1,j1] <= M[i1,j1] - d； 6. M[i2,j2] <= M[i2,j2] - d； 7. M[i1,j2] <= M[i1,j2] + d； 8. M[i2,j1

利用Multiple View Geometry in Computer Vision中的三种方法计算基本矩阵

矩阵、向量求导法则 中文版 包含所有情况和公式，适合翻阅查找 英文版包含推导，非常详细，适合精度，包含了矩阵tr技巧

里面有c文件代码，希望能帮到需要的人，代码简洁，容易理解。