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针对传统张量投票算法在散乱点云特征提取过程中计算复杂、算法效率低等问题，提出了基于解析张量投票的散乱点云特征提取。首先，深入分析张量投票理论的基本思想，分析传统张量投票算法的不足及其根源。其次，设计了一种新的解析棒张量投票机制，实现了解析棒张量投票的直接求取，在此基础上，利用解析棒张量投票不依赖参考坐标系的特性，设计并求解了解析板张量投票和解析球张量投票表达式，而传统张量投票理论仅能通过迭代数值进行估算，过程复杂、效率低、精度与效率存在矛盾。然后，对解析张量投票后的散乱点云张量矩阵进行特征分解，根据特征显