对数据融合的证据理论的DS的例子，注释和参考…

通信原理课程设计利用matlab中的simlingk做的伪随机码的设计(Communication Theory course design using matlab in simlingk do pseudo-random code design)

Common spatial pattern 公共空间模式滤波是处理脑电信号的一种方法，它可以使两类想象运动EEG的协方差之间的差距最大化，便于后期的分类处理。(Common spatial pattern model of public space filtering is a method of EEG signal processing, it can make two types of movement EEG covariance imagine the gap between the maximum, to facilitate the later classification.)

Matlab based CNN Tutorials of LANET 5 based algorithm for handwritten corrector identification

matlab生成泰森多边形,并到处到txt文件，可用于晶体塑性有限元建模(generate a voronoi model and export to files)

说明：  基于MATLAB实现传统图像去噪算法（均值滤波、中值滤波、非局部均值滤波NLM、三维块匹配滤波BM3D）(The traditional image denoising algorithms (mean filter, median filter, NLM, 3D block matching filter BM3D) and dncnn image denoising algorithm based on deep convolution neural network are realized based on MATLAB.)

说明：  拉丁超立方采样法，实现拉丁超立方采样，适用于初学者，对采样方案的理解。对于大规模数据采样，得到特征性特点，十分有帮助(Latin hypercube sampling method, the realization of Latin hypercube sampling, suitable for beginners, the understanding of sampling scheme. For large-scale data sampling, it is very helpful to get the characteristic characteristics)

对于一个顶点数为N的有向网路图，我们可以通过前面所提到的单源最短路径算法执行N次来获得每一对顶点间的最短路径。这种方法的时间复杂度为O（N*N*N）。如果网络中有负权值的边，则需要使用前面提到的单源最短路径算法之Bellman—Floyd算法。总之，总可以通过单源最短路径来求得每对顶点间的最短路径。这里我就不再用程序实现上述方法,下面介绍Floyd解决这一问题的另一种算法，它形式简单，利于理解，而且时间复杂度同样为O（N*N*N）。        Floyd算法是根据给定有向网络的邻接矩阵dist[n][n]来求顶点vi到顶点vj的最短路径。这一算法的基本思想是：假设vi和vj之间存在一条路径，但这并不一定是最短路径，试着在vi和vj之间增加一个中间顶点vk。 若增加vk后的路径(vi, vk, vj) 比(vi, vj)短，则以新的路径代替原路径，并且修改dist[i][j]的值为新路径的权值；若增加vk后的路径比(vi, vj)更长，则维持dist[i][j]不变。然后在修改后的dist矩阵中，另选一个顶点作为中间顶点，重复以上的操作，直到除vi和vj顶点的其余顶点都做过中间顶点为止 。

Household变换的Matlab程序，有很强的应用和参考价值(Household Transform Matlab program has a strong application and reference value)

说明：  利用matlab寫的 level set 去雜訊(Use of matlab write to the noise level set)

用matlab计算两个图像的匹配率，适合初学者学习(Calculated using matlab matching rate of two images, suitable for beginners to learn)