Key-word: integer ambiguity resolution :整周模糊度解算 navigation:导航 Kinematic:动态,RTK的K rover:漫游 validation:验证 antena:天线 phase:相位 Augmentation:曾广 carrier-base:基于载波 code-based:基于测距码(伪距) raw binary:原始二进制 receiver:接收者(接收机)  ephemeris:星历 Post‐processing positio

前言 最近在用C++实现神经网络模型,优化算法需要用到矩阵操作,一开始我用的是boost的ublas库,但用着用着感觉很不习惯,接口不够友好.于是上网搜索矩阵运算哪家强,大神们都推荐armadillo.一方面本着群众的眼光是雪亮的这一原则,另一方面也想尝尝鲜(听说和Matlab很类似,用着非常爽),就折腾了一下. armadillo是一个开源的C++线性代数计算函数库,目的是在效率和易用性之间取个折中.它的API风格类似Matlab,因此会用matlab的话,用起它来将十分得心应手.这个库其实是

最近在几个地方都看到有人问C++下用什么矩阵运算库比较好,顺便做了个调查,做一些相关的推荐吧.主要针对稠密矩阵,有时间会再写一个稀疏矩阵的推荐. Armadillo:C++下的Matlab替代品 地址:http://arma.sourceforge.net/ 许可证:MPL 2.0 目前使用比较广的C++矩阵运算库之一,是在C++下使用Matlab方式操作矩阵很好的选择,许多Matlab的矩阵操作函数都可以找到对应,这 对习惯了Matlab的人来说实在是非常方便,另外如果要将Matlab下做研究

一.概要 这两天想起来要做神经网络的作业了,要求用C++完毕神经网络的算法. 摆在面前的第一个问题就是,神经网络算法中大量用到了矩阵运算.可是C++不像matlab那样对矩阵运算有非常好的支持.本来准备自己写一个C++的矩阵运算的代码的,google了一下后.找到了几个不错的C++矩阵运算库,我选用的是Eigen这个C++矩阵运算库. Eigen有很丰富的功能: l  支持全部大小的矩阵运算,从非常小的大小固定的矩阵运算.到随意大的稠密矩阵的运算,甚至连稀疏矩阵的运算它也支持. l  支持当前全

C++矩阵运算库Eigen介绍 C++中的矩阵运算库常用的有Armadillo,Eigen,OpenCV,ViennaCL,PETSc等.我自己在网上搜了一下不同运算库的特点,最后选择了Eigen.主要原因是Eigen体积较小,不用安装也不用编译,库是以头文件的形式给出,直接将它扔到我们自己的工程文件中即可,移植起来也无压力.我们可以在Eigen官网下载源文件. Eigen的HelloWorld 我这里使用的Eigen的版本为Eigen 3.3.3,源文件目录如下: 可以直接用记事本打开INST

Sandeepin最近做的项目中需要在嵌入式芯片里跑一些算法,而这些单片机性能不上不下,它能跑些简单的程序,但又还没到上Linux系统的地步.所以只好用C语言写一些在高级语言里一个函数就解决的算法了,由于算法需要运用矩阵运算,自己就先用纯C语言写了个简单的矩阵运算库. 代码只实现了矩阵最基本的运算,包括矩阵的加.减.乘.数乘.转置.行列式.逆矩阵.代数余子式.伴随矩阵等运算.此外增加了一些实用函数,如显示矩阵.从csv文件读取保存矩阵等函数.具体的例子在主函数中体现,其中还用自己这个矩阵运算库做

matrix/cblas-wrappers.h 该头文件对CBLAS与CLAPACK的接口进行了简单的封装(将不同数据类型的多个接口封装为一个). 比如 cblas_scopy和cblas_dcopy封装为cblas_Xcopy clapack_sgetri和clapack_dgetri封装为clapack_Xgetri     上述接口的声明位于matrix/kaldi-blas.h中         tools/ATLAS_headers/include/clapack.h matrix/k

cudamatrix/cublas-wrappers.h 该头文件对cuBLAS的接口进行了简单的封装(函数名的简化和部分kaldi函数的封装). 比如 cublasSgemm_v2封装为cublas_gemm cublas_copy_kaldi_fd和cublas_copy_kaldi_df封装为cublas_copy     cudamatrix/cu-kernels.{h,cu}     以cuda_add_col_sum_mat函数为例 对Kaldi cuda kernel或cublas

Eigen常规矩阵定义 1.使用 Eigen的使用在官网上有详细的介绍,这里对我学习过程中用到的基本操作进行介绍.首先是矩阵的定义.在矩阵类的模板参数共有6个.一般情况下我们只需要关注前三个参数即可.前三个模板参数如下所示: Matrix<typename Scalar,int RowsAtCompileTime,int ColsAtCompileTime> Scalar参数为矩阵元素的类型,该参数可以是int,float,double等. RowsAtCompileTime和ColsAtCo

1. RTKLIB基础动态库生成 RTKLIB是全球导航卫星系统GNSS(global navigation satellite system)的标准&精密定位开源程序包,由日本东京海洋大学的高须知二开发.在博文<RTKLIB编译及RTCM数据读取样例>中,笔者详细介绍了RTKLIB基础库的编译方法及注意细节,并给出了RTCM数据读取的DEMO,读者可适当参考. 2. 基于RTKLIB构建高并发通信测试工具DEMO 在RTKLIB动态库的基础上,笔者利用其稳定的数据通信功能,尝试进行了

1.RTKLIB简介 RTKLIB是全球导航卫星系统GNSS(global navigation satellite system)的标准&精密定位开源程序包,RTKLIB由日本东京海洋大学(Tokyo University of Marine Science and Technology)的高须知二(Tomoji Takasu)开发.RTKLIB由一个便携式程序库和多个AP(应用程序)工具库组成.RTKLIB的主要功能有: (1)支持多个GNSS系统的标准和精密定位算法,包括GPS,GLONA

VREP中的Regular API中有一些矩阵操作的函数,不过有时候还是不能满足计算需求,这时就需要在VREP中使用其它科学计算库(或者用Python/MATLAB之类的外部程序控制). 在这里下载Lua Matrix,它是一个用纯Lua编写的矩阵运算库.解压后将lua文件夹中的matrix.lua和complex.lua复制到VREP安装目录下的lua文件夹中: 下面是一个简单的测试,对矩阵进行一系列运算并验证.点击VREP仿真按钮,没有出现错误. if (sim_call_type==sim

一.科学计算或矩阵运算库 科学计算包: JMathLib是一个用于计算复杂数学表达式并能够图形化显示计算结果的Java开源类库.它是Matlab.Octave.FreeMat.Scilab的一个克隆,但完全采用纯Java实现. JSci:Java 科学对象(JSci)开放源代码项目是 Durham(英国 Durham)大学粒子理论中心的三年级研究生 Mark Hale 创立的.JSci 是一个包集合,包含数学和科学类. 使用 JSci,您既可以在 AWT 中也可以在 Swing 中创建简单的条形

eigen是目前运行速度较快的C++矩阵运算库,而且其轻便小巧安装方便的特点简直是吸引人啊!特做此笔记,记录一下这个安装简单.体积轻巧.功能强大的C++库. 1. Download and Install Download Eigen官网下载Eigen压缩包,大约10M以内.(3.3.4版本的大小为2.91M) Install Eigen的另一大优势在于其方便的安装,完全不需要任何安装程序,解压压缩包就可以直接使用. 可以放在系统盘上,通过环境变量调用. 也可以直接丢到C++工程里,通过相对路径

1. 安装依赖项 sudo apt-get install cmake   //cmake sudo apt-get install libgoogle-glog-dev  // glog是Google维护的一个开源的C++ log库 sudo apt-get install libatlas-base-dev sudo apt-get install libeigen3-dev  //线性算术的C++模板库,c++矩阵处理工具 sudo apt-get install libsuitespar

这个周开始要着手实现网格水印的代码了,虽然还什么都不会,但也只能一步步摸索着往前走了. 我要实现的论文题目是<<Watermarking 3D Polygonal Meshes in the Mesh Spectral Domain>>,之前的博客中有过这篇论文的理论分析,看起来貌似不难,但动手实现起来的时候还是挺困难的.首先要解决的问题就是配置实验环境. 一开始我打算用Eigen对拉普拉斯矩阵进行特征值分解,因此就涉及到Eigen的配置.Eigen是一个开源的矩阵运算库,里面封装

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