学习SLAM-点云平滑法线估计，内含自动驾驶完整学习资料

点云PCL估计一个点云的表面法线，内含自动驾驶完整学习资料

em算法matlab代码EMvsNLM EM算法与nlm优化器用于拟合折叠正态分布的数值比较。 该存储库包含处理后的数据（最初用于Jung，S.，Foskey，M.和Marron，JS（2011），“直接产品流形的主弧分析”，《应用统计年鉴》，第5卷，第578–603页），以及Matlab和R代码。 要进行测试，请先运行matlab_EM.m（在Matlab中），然后再运行r_nlm.r（在R中），具体顺序是这样。 数据 ymat.csv包含15个变量，每个变量有56个观察值。 ymat_t.csv是abs（ymat-1.2）。

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最小二乘法线性函数模型 - python实现 对应博客文章链接随后发布！

采用LMS算法实现线性预测估计，分别使用不同的抽头系数。

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pcl_floor_extraction：使用RANSAC提取并查找与给定参考矢量具有相似方向的地板平面，并获取其法线矢量

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在进行数值分析时，对于一个数据组应用最小二乘法进行线性拟合，是最基本也是最普遍的一种数值处理分析手段。 本文基于MFC框架，设计一种导入包含数据的txt文件，并自动使用最小二乘法进行线性拟合，计算出公式y=kx+b中的参数k和参数b，还有相关系数r，同时将数据点和拟合直线在二维坐标图中绘制出来。 文件中包含了示例。