ICP算法通过迭代的方式解决点云的刚性配准: (1) 基于最近空间距离寻找hard的点对应关系; (2) 求解最小二乘变换。其中第(1)步对待配准点云的初始位置和噪声点/离群点敏感,会导致迭代收敛到错误的局部最小值。在本文中,作者提出了RPM-Net,一种对初始化不太敏感且鲁棒的、基于学习的用于刚性点云配准方法。为此,RMP-Net使用可微的Sinkhorn层和退火(Annealing)技术,利用从空间坐标和局部几何信息中学习到的混合特征,实现点对应(point correspondences)的软(soft)分配。为了提高配准性能,作者引入了第二个网络来预测最佳退火参数。与现有的一些方法不同,RPM-Net可以处理部分可见和丢失correspondences的点云。实验结果表明,与现有的非深度学习和最近的基于深度学习的方法相比,RPM-Net达到了SOTA。
2022-05-01 21:06:30 34KB RPM RobustPointMat ICP算法 matlab
matlab去水印源代码使用Walsh Hadamard变换研究鲁棒且难以察觉的盲彩色图像水印 目录 项目信息 学者:TrầnHảiĐăng 类别:AT12ET-AT120515 讲师:Ths。 TrầnThịXuyên 学院:密码技术学院项目:使用Walsh Hadamard变换研究鲁棒且难以察觉的盲彩色图像水印参考:使用WHT的有效的健壮且不易察觉的盲彩色图像水印,K。Prabha,I。Shatheesh Sam 概述 说明文件: 下载: 源代码: 系统信息 处理器:Intel Core I7-3770 3.4GHZ 内存:16GB VGA:NVIDIA GeForce 650Ti 软体:Matlab R2018a 操作系统:Windows 10 build 19041 显示:华硕VA24EHE 如何安装 前往下载 对于MATLAB用户 1. Download "WatermarkWHT_for_MATLAB_user" lastest version. 2. Open "MATLAB" program. 3. Change Workspace/Current folder to
2022-04-30 01:19:04 66.14MB 系统开源
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鲁棒控制工具箱提供了一系列的函数和工具以支持带有不确定元素的多输入多输出控制系统的设计。在该工具箱的帮助下,你可以建立带有不确定参数和动态特性的LTI模型,也可以分析MIMO系统的稳定性裕度和最坏情况下的性能。 该工具箱提供了一系列的控制器分析和综合函数,能够分析最坏情况下的性能及确定最坏情况下的参数值。利用模型降阶函数能够对复杂模型进行简化。同时提供了先进的鲁棒控制方法,如H2、H∞、LMI、μ分析等。
2022-04-27 21:05:07 364KB matlab 鲁棒控制
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MatlabRobustNonlinLsq:健壮的非线性最小二乘法的MATLAB函数
2022-04-19 11:55:20 146KB matlab lsq outliers robust
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序寻优matlab代码电动汽车充电计划在不受监管的电力市场中的稳健优化 Nikita Korolko & Zafer Sahinoglu 在这个项目中,我们解决了在不受监管的电力市场中优化电动汽车充电的问题。 由于代表物理电池限制的非线性充电状态曲线,即使在固定电价的情况下,这个问题也是高度非线性的。 我们为单个和多个 EV 充电框架设计易于处理的公式。 在论文的第一部分,我们开发了一种新的高效切割平面方法,可用于解决已知和不确定电价两种情况下的充电优化问题。 本文的第二部分考虑了具有实时电价的后一种情况。 我们获得了名义收费问题的稳健优化对应物,当严格执行预算约束时,从经济角度来看,这尤其重要。 新的稳健配方被证明是易于处理的。 此外,计算实验表明,决策者可以找到在相应目标值方面接近最优的解决方案,并且对于不确定的电价具有鲁棒性。 文件“Article_Robust.pdf”是发表在 IEEE Transactions on Smart Grid 上的论文。 Julia 文件“MINLP_1.jl”解决了第 7 页上的混合整数非线性优化问题 (9)。该求解算法使用了论文第 2 节中描
2022-04-11 16:16:09 399KB 系统开源
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层次分析matlab代码分级贝叶斯模型,考虑了端成员的变异性和突然的光谱变化,以解混多时相高光谱图像 说明:与以下方法中描述的方法相关的Matlab代码 P.-A. Thouvenin,N.Dobigeon和J.-Y. Tourneret-分级贝叶斯模型,考虑了端成员的变异性和突然的光谱变化,以解开多时相高光谱图像, IEEE Trans。 计算想像,卷。 4,没有1,2018年3月,第32-45页。 作者: P.-A. Thouvenin,pierreantoine [dot] thouvenin [at] gmail [dot] com 实验:运行本文中报告的真实数据实验的代表性示例,配置并运行main_real_data.m脚本。 脚本main_extract_data.m可用于从data/raw_data文件夹中包含的原始数据文件中提取高光谱数据。 data文件夹中已经提供了数据提取后获得的.mat文件。 相关性:当前代码包括在以下出版物中描述并由其各自作者开发的MATLAB函数。 [1] JM Nascimento和JM Bioucas-Dias-顶点分量分析:一种快速混合高
2022-04-11 10:51:13 42.25MB 系统开源
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稳健的连续聚类 介绍 这是一个MATLAB实现的在下面的纸张(所呈现的RCC和RCC-DR算法): Sohil Atul Shah和Vladlen Koltun。 稳健的连续聚类。 美国国家科学院院刊(PNAS),2017。 如果您在研究中使用此代码,请引用我们的论文。 @article{shah2017robust, title={Robust continuous clustering}, author={Shah, Sohil Atul and Koltun, Vladlen}, journal={Proceedings of the National Academy of Sciences}, volume={114}, number={37}, pages={9814--9819}, year={2017}, publisher={Nati
2022-04-09 22:13:15 42.13MB MATLAB
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稳健的回归和离群值检测 使用贝叶斯迭代将已知模型稳固地拟合到数据。 这两个实现使用 兰萨克 M估计 健壮的部分实现了,而功能却没有实现。 模型拟合是从scipy.minimize借用的。 随意使用其他模型拟合方法。 要求 numpy是robust_lsq.py的唯一先决条件。 robust_lsq.py需要最小二乘拟合函数(或其他拟合函数),例如scipy.optimize.minimize 。 请参阅示例models.py 。 robust_lsq.py 麻木 models.py 科学的 麻木 test.py 科学的 麻木 matplotlib 设置 请运行test.py以获取使用贝叶斯估计将直线稳固地拟合到数据的示例。 它是如何工作的? 关键思想是确定最适合模型的样本。 使用贝叶斯更新。 贝叶斯规则由下式给出: P(数据/模型)= P(模型/数据)* P(数据)/ p(模型)
2022-04-03 01:36:34 67KB python numpy iteration fitting
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An empirical Bayes approach to efficient portfolio selection.pdfAn empirical Bayes approach to efficient portfolio selection.pdf
2022-04-03 00:49:10 961KB robust
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ksvd MATLAB代码健壮_KSVD MATLAB和Python代码可利用KSVD变体来实现健壮的字典学习。 作者:卡洛斯·洛萨(Carlos Loza) 接触:
2022-03-29 08:39:48 17KB 系统开源
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