boost::math::chi_squared chi_squared_dist(i)
时间: 2024-04-27 13:20:52 浏览: 8
这段代码的作用是定义一个chi-squared分布对象,并将其存储在名为`chi_squared_dist`的变量中。这个对象是使用Boost库中的`boost::math::chi_squared`类创建的,它表示一个chi-squared分布。`i`是分布的自由度参数,指定分布的形状。在实际使用中,可以使用这个对象来计算chi-squared分布的概率密度函数、累积分布函数和分位点等。
相关问题
chi_squared_test_table[i - 1] = boost::math::quantile(chi_squared_dist, 0.05);
这段代码的作用是计算具有i个自由度的卡方分布中,累积分布函数为0.95时的分位点,并将其存储在`chi_squared_test_table`向量的第`i-1`个元素中。这个分位点将用于进行卡方检验,以确定观察到的数据是否符合期望的分布。`boost::math::quantile`函数是Boost库中的一个函数,用于计算累积分布函数的逆函数(即分位点)。该函数的第一个参数是表示分布的对象,第二个参数是累积分布函数的概率值。
void initialize(const Camera<S> &camera, const noiseParams<S> &noise_params, const MSCKFParams<S> &msckf_params, const imuState<S> &imu_state) { // Constructor: camera_ = camera; noise_params_ = noise_params; msckf_params_ = msckf_params; num_feature_tracks_residualized_ = 0; imu_state_ = imu_state; pos_init_ = imu_state_.p_I_G; imu_state_.p_I_G_null = imu_state_.p_I_G; imu_state_.v_I_G_null = imu_state_.v_I_G; imu_state_.q_IG_null = imu_state_.q_IG; imu_covar_ = noise_params.initial_imu_covar; last_feature_id_ = 0; // Initialize the chi squared test table with confidence // level 0.95. chi_squared_test_table.resize(99); for (int i = 1; i < 100; ++i) { boost::math::chi_squared chi_squared_dist(i); chi_squared_test_table[i - 1] = boost::math::quantile(chi_squared_dist, 0.05); } // TODO: Adjust for 0-sized covar? }
这是一段 C++ 代码,其中定义了一个名为 initialize 的函数,该函数接受四个参数:相机对象 camera,噪声参数对象 noise_params,MSCKF 参数对象 msckf_params,IMU 状态对象 imu_state。
函数的作用是初始化 MSCKF(Multi-State Constraint Kalman Filter)对象。在函数体内,首先将传入的参数赋值给相应的成员变量;然后将一些状态量初始化;接着计算卡方检验表,用于后面的特征点跟踪;最后,TODO 表示还需要进行一些调整。
具体的实现需要查看更多代码才能确定。