八点算法

八点算法的 EVD 降维技术，在双视图三维重建时，表现还挺亮眼的。传统 EVD 搞出来的偏差和误差都挺大，主要是因为噪声太“花”、矩阵太“病”。文中用的做法比较巧，自动带预白化+正则化这俩功能，而且直接把优化维数从 9 压到 4，省事还快。如果你搞过三维重建或者计算机视觉的事儿，那这个思路你应该会蛮喜欢的。

这是基于最大相关熵准则的迭代最近点算法（ICPMCC）的Matlab实现源代码。项目提供了ICP算法及其变体的代码，包括使用迭代最近点算法和相关熵的精确二维点集配准，以及基于点对应和相关熵的鲁棒刚性配准算法。此外，还包含了使用点到平面距离和相关熵进行基于激光雷达的精确点集配准的论文。

利用Matlab实现特征点匹配的方法，实现图像的精确配准功能。

此仓库提供基于 ALS 的倒伏树检测算法的源代码。通过 mainfindFallenTrees.m 中的 findFallenTrees() 函数使用该算法。请查阅函数文档，以了解有关函数输入、输出和用法的更详细描述。注意：在运行函数之前，必须先调用脚本 startup.m，因为它将所有必需的文件路径添加到 MATLAB 路径中。算法流程：1. 读入和预处理数据2. 基于关联组件分析的分类过滤点云（可选）3. 使用基于迭代 Hough 变换的线检测检测倒伏树4. 使用卷积神经网络去除虚假倒伏树段（可选）步骤 2 和 4 可以使用用户自定义的分类器，这些分类器是使用 connected_comp

项目目标 开发用于将部分点云与3D CAD模型配准的管道。 运行步骤 在希望运行代码的目录中创建一个BUILD文件夹。 将CMakeLists.txt和CODE.cpp放入该文件夹。 传递给代码的参数应放在构建中，代码接受3个参数： 参数1 = Kinect点云 参数2 = CAD文件 参数3 = ICP的迭代次数 CAD文件的预处理 将.stl格式的CAD模型以毫米为单位转换为.pcd和米（缩小0.001）。 重要约束条件 Kinect位置不应改变，转换在代码中硬编码。 被注册的对象需放置在一定高度，建议抬高6-7厘米以上。 附加信息 代码中包含示例CMakeLists、获取Kine

武汉大学课后作业中提到的点云滤波算法，采用了一维双向扫描方法，并在matlab环境下进行了优化。

想挑战经典的八皇后问题？Scratch编程为你提供趣味舞台！巧妙运用循环和条件语句，控制八个皇后在棋盘上移动，避免互相攻击。代码逻辑清晰易懂，助你轻松理解算法精髓，开启编程思维之旅！

Matlab开发——MIMO检测中使用的格点约简算法模拟器。该算法优化多输入多输出系统的检测性能。

该数据集包含 23 个数据点，每个数据点具有八个维度。其规模小巧，适合用于测试聚类算法的初步可行性。

该项目提供了一种用于提取信号极值点的算法，并将其应用于局部均值分解(LMD)中。