Armadillo是一个强大的开源C++库，专门用于线性代数和矩阵运算。它提供了丰富的功能，使得在处理数组和矩阵时，能够高效且简洁地编写代码。在QT这一跨平台的应用程序开发框架中集成Armadillo，可以极大地增强QT应用的数值计算能力。 配置Armadillo库在QT项目中是必要的步骤。你需要下载Armadillo的源代码或预编译库，并将其添加到QT的include路径中。如果选择源代码，需要先进行编译，生成对应的库文件（如.lib或.a）。在QT Creator中，打开项目的.pro文件，然后添加以下行来链接Armadillo库： ```cpp LIBS += -larmadillo INCLUDEPATH += /path/to/armadillo/include ``` 确保将`/path/to/armadillo/include`替换为实际的Armadillo头文件路径。 接下来，为了在QT项目中使用Armadillo，需要包含必要的头文件。例如： ```cpp #include ``` Armadillo库提供了一系列矩阵类，如`mat`（用于二维矩阵）、`vec`（用于一维向量）和`cube`（用于三维数组）。这些类支持基本的矩阵运算，如加法、减法、乘法和除法，以及更复杂的操作，如求逆、行列式、特征值等。例如，创建一个2x2矩阵并进行加法运算： ```cpp arma::mat A = arma::eye(2, 2); // 创建单位矩阵 arma::mat B = arma::ones(2, 2); // 创建全1矩阵 arma::mat C = A + B; // 矩阵加法 ``` Armadillo还支持与标准C++容器（如`std::vector`）之间的转换，方便与其他库结合使用。例如，将`std::vector`转换为`arma::vec`： ```cpp std::vector vec_std; // ... 填充vec_std ... arma::vec vec_arm = arma::conv_to::from(vec_std); ``` 对于在QT界面中显示Armadillo矩阵，你可以利用QT的`QTableView`或`QGraphicsView`组件，通过自定义数据模型将矩阵数据绑定到视图上。另外，`QTextEdit`也可以用于简单地打印矩阵信息。 在"犰狳在QT直接使用.zip"压缩包中，可能包含了示例代码或教程，详细展示了如何在QT环境中直接使用Armadillo进行矩阵运算。下载并解压后，可以通过阅读文档和运行示例代码来进一步学习。 Armadillo库的引入使QT应用程序能够进行高效的数值计算，特别适合于科学计算、数据分析等领域。通过合理配置和使用，开发者可以在QT环境中享受到便捷的线性代数操作，从而提高代码的效率和可读性。"Armadillo使用说明.docx"文档将提供更深入的指导，帮助你更好地理解和运用这个库。

基于F28335与F2812的DSP变频器SVPWM源码工程文件 内置多重功能，搭载浮点运算库，TMS实战编码与EEPROM存储参数支持,DSP程序定制 F28335 F2812 简易变频器svpwm源码 简易变频器C语言源代码工程文件，直接用ccs3.3以上软件打开。 包括SVPWM核心代码，有运行频率设置、载波频率（2.5K~20KHz）设置、电机额定频率和额定电压设置、加减速时间设置、输入输出电压设置、低频电压补偿设置、EEPROM参数存储等等。 使用浮点快速运算库，SVPWM部分运行一次时间为2.79uS。 用TM1638 作键盘和8位数码显示，全部自编源码，不使用官方现成功能模块，方便你学习和了解变频器的编程方法，也方便移植到其它芯片系列。 对时序要求较高的代码放在RAM内运行。 代码已经过硬件验证，非纸上谈兵。 ,核心关键词：DSP程序定制; F28335; F2812; 简易变频器; SVPWM源码; C语言源代码; ccs3.3软件; 运行频率设置; 载波频率设置; 电机额定参数设置; 加减速时间设置;

将此文件解压后放置到keil\lib目录下，可以解决keil不能进行浮点运算的问题。

eigen 矩阵运算库文档手册

主要支持大数运算。针对sm9使用比较普遍，包含全部代码和工程，还有简单的测试程序

库文件包含算数的基本运算，数组结构的算数运算，模拟量滤波的算法，角度与位置的换算，适合初学者和正在从事自动化行业的

该库中包涵了矩阵的求秩、矩阵转置、求矩阵的逆矩阵、矩阵加法、矩阵减法、矩阵乘法、矩阵对应行列式的值等。

C++ 矩阵运算工具包，在科学计算中很常用，机器学习和模式识别领域很多大牛用到的，和matlab的风格相似，速度有保证

Eigen是一个非常实用的C++矩阵运算库，其只需要包含头文件，而且功能强大、矩阵运算效率高，C++配上Eigen之后，使用起来的方便程度可以和matlab媲美。这个文档给出了很多使用Eigen的实用技巧。

scalanlp工程下breeze完整库包，直接作为外部jar包导入即可，相关所有依赖均在其中。自己动手打的包，版权归原作者所有，本人只是把包包们整到一个大包里了。 免去了自己sbt、maven的过程，脱离spark平台使用breeze库。懒人菜鸟提供~ https://github.com/scalanlp/breeze http://www.scalanlp.org/