SpinCalc 是一个整合的 matlab 函数，它将在包含的 4 种类型之间转换任何旋转数据。 还将在 2 种不同的欧拉角集类型之间进行转换。 可以输入多个方向。 对于N个方向： DCM ===> 3x3xN多维数组EA### ===> Nx3 矩阵欧拉向量 ===> Nx4 矩阵四元数 ===> Nx4 矩阵 输入包括错误检查标志，当欧拉角接近奇点或当适当的值偏离统一时，该标志将发出警告。 因不正确的 DCM 等而发出的致命错误。 *****注意用户***** 我有很多关于转换为欧拉角集的问题。 将数据转换为欧拉角时，您必须确保要平移的方向不接近奇点。 奇异欧拉集是无法按特定旋转顺序唯一转换为 3 个变量的方向。 单数集如下： 类型 1 转数：123 - 132 - 213 - 231 - 321 - 312 如果第二个旋转角度为 -90 或 90 度，则为单数。 类型 2

该工具箱提供以下功能（参见相关期刊文章： http : //www.frontiersin.org/Behavioral_Neuroscience/10.3389/fnbeh.2013.00007/abstract ）： - 编码双四元数：点位置、速度、线位置、速度、旋转、平移、螺旋... - 对对偶四元数进行运算：对偶四元数乘法、对偶四元数共轭、逆... - 从双四元数中检索参数：找到旋转双四元数或螺旋双四元数的参数，... - 轻松在 Fick 旋转坐标、3*3 旋转矩阵、旋转双四元数、角向量之间来回切换- 找到两个酉向量之间的最短旋转- 找到两条线之间最短的螺旋运动（它回答两条线是否相交，如果相关，交点是什么） 该工具箱还提供了一个示例文件 (example_forward_kinematics.m)（另请参阅文件“html/example_forward_kinematics.h

Raspberry树莓派pico读取mpu6050+四元数、一阶互补滤波 详细介绍 https://gitee.com/Wind_to_valley/FallPrevent

镇定控制是指在控制输入作用于水下机器人,使水下机器人能够从任意的初始位置和姿态到达,并且稳定在设计的位置和姿态,在深潜救生艇的水下对接、定位跟踪中应用广泛。通过对欠驱动AUV的六自由度空间运动方程和轨迹方程简化,采用四元数方法进行了模型变换,提出了一种具有4个控制输入的连续时变镇定控制律,证明了提出的控制律的收敛性,并且进行了镇定仿真实验演示。仿真结果表明,控制律是有效的,并且能够在任意初始条件下实现镇定控制。

我上个四元数的文档里面有错误，所以我修改了一下。但是不清楚怎么删除之前的资源，只能重新上传一个。里面主要修改了旋转矩阵和四元数之间相互转换的矩阵对应关系，之前一个是左乘，一个是右乘，我没有注意到。需要把其中一个矩阵转置之后才能对应上。

Simulink 的四元数库版本 1.7 (JASP) 2009 年 12 月 12 日 这是一个允许操作四元数的块库。 可用的块是： 四元数归一化四元数共轭四元数乘法 四元数传播四元数向量变换四元数矢量旋转 四元数分解四元数到 DCM DCM 到四元数 行主要到矩阵矩阵到行专业 就本库而言，四元数 q 只是一个四元素向量，其中 q(1:3) 是超复数的“虚数”或“向量”部分，q(4) 是“实数”或“标量”部分。 因此，如果 q 表示旋转，则： q(1) = v1*sin(phi/2) q(2) = v2*sin(phi/2) q(3) = v3*sin(phi/2) q（4）= cos（phi / 2） 其中 phi 是关于单位向量 [v1 v2 v3] 的旋转量。 由“Quaternion to DCM”模块生成并由DCM to Quaternion 模块使用的DCM 以行

通过简化四元数矩阵奇异值分解对彩色图像进行去噪

四元数法matlab代码（正确）平均四元数 用于正确平均多个四元数的 Python 函数。 四元数表示没有提供平均多个四元数的简单方法。 尽管在某些情况下可以使用组件平均，但这种方法有主要缺点（如下文引用的论文所述）。 这里给出的函数实现了更“数学上正确”的平均方式。 该论文还提供了一种进行加权平均（单个“每个四元数的重要性”）的方法，该方法也已实现。 原则上基于： Markley、F. Landis、Yang Cheng、John Lucas Crasidis 和 Yaakov Oshman。 “平均四元数。” Journal of Guidance, Control, and Dynamics 30, no. 4 (2007)：1193-1197。 关联： 代码基于： 托尔加·伯达尔。 “averaging_quaternions” Matlab 代码。 关联： 效率注意事项 与朴素的均值平均相比，这种方法在计算上是昂贵的。 如果只需要低精度（或四元数具有相似的方向），那么四元数平均可以通过简单地平均分量来完成（将需要归一化）。 不同平均法的比较： 克劳斯·格拉姆科。 “On Av

通过四元数小波变换分解立体图像的左右视图,获取不同尺度不同方向的幅值相位信息,并结合人眼视觉特性生成单目图;对左右视图和单目图作亮度去均值对比度归一化(MSCN)处理,获取MSCN系数图,采用广义高斯分布模型拟合MSCN系数和MSCN四方向邻域系数乘积,提取统计参数特征(联合峰度、偏度、标准偏差和能量),组成特征向量,通过XGBoost模型预测图像质量感知得分。结果表明,所提立体图像质量评价算法在LIVE3D图像库上优于其他方法,并且运行速度得到大幅度提高。

将四元数理论引入高分辨率线阵CCD影像的空间后方交会解算中，提出了一种利用四元数描述线阵CCD影像的单片空间后方交会方法。该方法利用四元数描述角度旋转矩阵，对严格的共线条件方程进行线性化，并采用正则化的数学方法克服线阵CCD影像外方位元素的相关性。试验证明了本算法的正确性和可靠性。