svd-icp的是谁提出的
时间: 2023-09-28 16:13:46 浏览: 48
SVD-ICP算法最初由Andrea G. Fusiello在1998年提出。他在论文"Least-Squares Fitting of Two 3-D Point Sets"中详细描述了这个算法的原理和应用。这篇论文提出了一种基于奇异值分解的点云配准方法,即SVD-ICP算法。随后,SVD-ICP算法被广泛采用并在点云配准领域取得了很好的效果。
相关问题
EMD-SVD-FRFT
EMD-SVD-FRFT 是一种信号处理方法,用于信号的分解与重构。其中EMD(Empirical Mode Decomposition)是一种自适应信号分解方法,可以将复杂的非线性和非平稳信号分解成若干个本征模函数(EMD),每个本征模函数都是单调且具有局部特征。SVD(Singular Value Decomposition)是一种线性代数方法,可以将一个矩阵分解成三个矩阵的乘积,用于信号降维、去噪等。FRFT(Fractional Fourier Transform)是一种时频变换方法,可以将信号从时域变换到频域,同时可以调整信号在时域和频域的重要性。通过将这三种方法结合使用,可以更加准确地对信号进行分解和重构,适用于信号处理、图像处理等领域。
SVD-lstm matlab代码
SVD(奇异值分解)和LSTM(长短时记忆网络)是两种在深度学习中常用的工具。SVD通常用于数据降维和特征提取,而LSTM则是一种递归神经网络,特别适合处理序列数据。在MATLAB中,要实现SVD-LSTM结合的代码,你需要了解如何使用内置的SVD函数(如svd或eig)对输入数据进行预处理,然后利用工具箱中的LSTM层构建模型。
以下是一个简化的示例代码结构,假设你已经有了一个输入矩阵`X`:
```matlab
% 导入所需的深度学习库
if ~exist('deepLearningToolbox', 'caller')
error('Deep Learning Toolbox is required for this code.');
end
% 加载或准备数据
X = ... % 输入数据,例如时间序列数据
% 使用SVD进行数据降维
[U, S, V] = svd(X); % SVD分解,S是奇异值矩阵,U和V是左奇异向量和右奇异向量
X_svd = U * S; % 选择部分奇异值重构数据
% 初始化LSTM模型
numHiddenNodes = ... % LSTM隐藏单元数量
numLayers = ... % LSTM层数
lstmModel = lstmLayer(numHiddenNodes, 'OutputMode', 'last');
% 将SVD处理后的数据输入LSTM网络
inputSequence = inputToSequence(X_svd, [], numHiddenNodes);
outputSequence = lstm(lstmModel, inputSequence);
% 可能还需要其他操作,如训练和预测
% ...
```