gene's blog

基于Mahony互补滤波的IMU数据优化

在学习《视觉SLAM十四讲》过程中常遇到SVD奇异值分解，经过一段时间的学习，在此进行记录整理。一、线性代数的方阵分解给定一大小为 m×mm\times mm×m 的矩阵AAA(方阵)，其对角化分解可以写成 A=UΛU−1A=U\Lambda U^{-1}A=UΛU−1其中，UUU的每一列都是特征向量，Λ\LambdaΛ对角线上的元素是从大到小排列的特征值，若将UUU记作U=(u⃗1,u⃗2,...,u⃗m)U=(\vec{u}_1,\vec{u}_2,...,\vec{u}_m)U=(u1​,u2​