特征库：实时处理

Question

我试图在没有堆分配的情况下使用Eigen进行实时处理。

据我所知：

Matrix<double, Dynamic, Dynamic> allocates on the stack
Matrix<double, Dynamic, Dynamic, AutoAlign, 1, 1> allocates on the heap
and Matrix<double, 1, 1> allocates on the stack;

实时使用Eigen的一种方法是在启动时调整矩阵，大尺寸，然后只使用这个尺寸的一小部分。

我的问题是：使用类似Rm.colPivHouseholderQr().solve(Rhs)的函数，如何使用动态矩阵执行此类计算？
该功能将采用矩阵的整个尺寸进行操作，这是不好的，因为我们只想要处理这个尺寸的一部分。
我们显然也可以use .resize()

那么如何通过实时处理来执行操作呢？

Answer 1

实时处理通常涉及按固定时间表重复进行相同的工作。然后，动态内存分配的一种方法是使用线性分配的连续内存块（池）。然后，您可以在处理期结束时将所有内存标记为空闲。分配成本为O（1），解除分配成本为O（1），对于给定的工作量，您可以轻松保证满足所有内存分配。因此，一种解决方案是使用自定义分配器。

Answer 2

使用block() method：

Rm.block<3, 3>(0,0).colPivHouseholderQr().solve(Rhs)