在盲源分离和独立成分分析中,峭度是衡量随机信号非高斯性的常用对比准则,通过不同类型的算法对其进行优化,找到非高斯性极大值点,即实现了源信号的提取或分离。例如,基于峭度的快速不动点算法,它是一种收敛速度很快的算法。最近,Marc Castella等人提出了一类基于所谓"参考信号"的对比准则,以及对应的梯度最大化优化算法,这些算法具有很好的收敛性能。受其启发,文章以一种类似的方式将"参考信号"思想应用到峭度中,得到一种新颖的对比函数,并基于该新峭度对比函数,提出了一种新的快速不动点算法。与经典的基于峭度的快速不动点算法相比,该算法极大地提高了收敛速度,尤其是随着信号样值点数的增加,该算法的优势会更加明显。文章分析和证明了该新峭度对比函数的局部收敛性,给出了新算法的详细推导过程,仿真实验验证了该算法的性能,并与经典算法进行了比较分析。

按下空格键进行一次迭代，清晰明了地看出迭代最近点ICP算法的每一步计算。

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经典论文，对应的MATLAB代码：http://download.csdn.net/detail/shyn02588/9673241

C++是C语言的继承，它既可以进行C语言的过程化程序设计，又可以进行以抽象数据类型为特点的基于对象的程序设计，还可以进行以继承和多态为特点的面向对象的程序设计。C++擅长面向对象程序设计的同时，还可以进行基于过程的程序设计，因而C++就适应的问题规模而论，c++可以拓展个人很多道路。本文档设计算法的设计，有大量算法思路展示，大量算法代码实现，大量算法重点点播。文档也在不断更新中。

matlab icp源码基于MCC的ICP算法的Matlab代码 这是基于MCC的ICP算法（CICP）及其变体的源代码。 这里提供了与代码相关的论文： 使用迭代最近算法和相关熵的精确二维点集配准 基于点对应和相关熵的鲁棒刚性配准算法 使用点到平面距离和相关熵进行基于激光雷达的定位的精确点集配准

NULL 博文链接：https://andyjojo.iteye.com/blog/319531

图像矩阵matlab代码5点算法MATLAB 代码结构 sevenPoint.m 在MATLAB中实现的5点算法 Usage: [E, num] = fivePoint(p, q, K1, K2) where: E - essential matrices between the image pair num - the number of solutions returned p - coordinates of matched points in the first image q - coordinates of matched points in the second image K1 - intrinsic matrix of the camera corresponding to the first view K2 - intrinsic matrix for the second view 注意：要计算基本矩阵，请将内部矩阵初始化为恒等式3x3矩阵 test_synth 在MATLAB中测试5点算法。 结果评估涉及重投影误差和顺反性的计算 tes

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ICP实施 此任务的主要任务是从初始重叠区域开始，尽可能使两个3D几何图形对齐。 一种获得良好结果的广泛使用的算法称为“迭代最近点”（ICP）。 该算法输出由旋转矩阵和平移矢量形成的刚性变换作为输出。 这是为了解决最小化问题而完成的，其中最小化的误差定义如下： 其中p_i是我们要尝试保留的点，而q_i是参考点。 此外，R是我们要查找的旋转矩阵，而t是平移矢量。 当我们想计算最接近的点以匹配两次扫描时，而不是强行强制进行具有O（n ^ 2）复杂度的计算时，可以通过使用将点存储在其中的KD-tree数据结构来大大提高速度基于它们在空间中位置的树。 请注意，K表示点所在的维数，在这种情况下，我们有3D树。 因此，最近邻居搜索的时间复杂度下降为O（log（n））。 ICP的改进 二次抽样 一个非常直接的改进是尝试不使用两次扫描中的所有点。 有两种方法可以正确地对两个扫描进行二次采样，特别是一