Eigen::VectorXf RoadEdgeDetection::fitPolyNomial(const Eigen::VectorXf &xvals, const Eigen::VectorXf &yvals, int order) { assert(xvals.size() == yvals.size()); assert(order >= 1 && order <= xvals.size() - 1); Eigen::MatrixXf A(xvals.size(), order + 1); for (int i = 0; i < xvals.size(); i++) { A(i, 0) = 1.0; } for (int j = 0; j < xvals.size(); j++) { for (int i = 0; i < order; i++) { A(j, i + 1) = A(j, i) * xvals(j); } } auto Q = A.householderQr(); auto result = Q.solve(yvals); return result; }
时间: 2024-04-05 08:30:31 浏览: 15
这段代码实现了多项式拟合算法的具体计算过程。给定点集中的 x 和 y 坐标,以及要拟合的多项式阶数,该函数返回拟合出的多项式系数。具体来说,它将点集中的 x 值和多项式阶数作为参数,构造了一个 (n+1) 行 m 列的矩阵 A,其中 n 是点集大小减一,m 是多项式阶数加一。然后对于矩阵的每一行,依次计算出对应的多项式值,填入矩阵 A 中。最后,通过 QR 分解计算出矩阵 A 的解,即多项式系数。
需要注意的是,该函数假设输入的点集中的 x 值互不相同。如果 x 值存在重复,该函数的计算结果可能会出现问题。
相关问题
Eigen::VectorXf &shot
Eigen::VectorXf &shot 是一个引用类型的参数,表示一个名为 "shot" 的 Eigen 库中的 VectorXf 类型的向量。这个向量是通过引用传递给函数,所以在函数内对该向量进行的任何修改都会反映在原始向量中。这种用法可以避免在函数调用时进行不必要的复制操作,并且可以提高函数的执行效率。
如何对Eigen::VectorXf &shot中shot的值进行输出
要输出`Eigen::VectorXf`类型的对象`shot`的值,您可以使用`std::cout`和`<<`运算符重载来实现。请注意,`Eigen::VectorXf`是一个向量类,因此您需要使用循环语句逐个输出向量的每个元素。以下是一个简单的示例代码,可以输出`Eigen::VectorXf`类型的对象`shot`的值:
```c++
#include <iostream>
#include <Eigen/Dense>
int main()
{
Eigen::VectorXf v(3);
v << 1, 2, 3;
Eigen::VectorXf &shot = v;
for (int i = 0; i < shot.size(); i++) {
std::cout << shot(i) << std::endl;
}
return 0;
}
```
在上面的示例代码中,我们首先创建一个长度为3的向量`v`,并将其赋值为1、2、3。然后,我们创建了一个名为`shot`的引用,指向`v`。最后,我们使用循环语句逐个输出`shot`的每个元素。运行上面的代码,输出将是:
```
1
2
3
```