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关于算法的基本思想，可从网上搜索找到，这里只是用于特征匹配筛选时的一些说明。 算法在特征筛选中的主要流程是： (1) 从样本集中随机抽选一个flann样本，即4个匹配点对 (2) 根据这4个匹配点对计算变换矩阵M (3) 根据样本集，变换矩阵M，和误差度量函数计算满足当前变换矩阵的一致

微信调式，公网IP映射到本地，无需更改路由器(WeChat mode, public network IP mapping to the local, no need to change the router.)

用于信道估计的LS算法仿真 我们对基于信道估计的训练序列进行了一个详细的研究，此种训练序列是用在中继节点的转接放大设计上。(we provide a complete study on the training based channel estimation issues for relay networks that employ the amplify-and-forward (AF) transmission scheme.)

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对两幅图像进行配准，分别提取两幅图像的surf特征点以及描述子，得到粗匹配结果，然后根据粗匹配结果，采用ransac方法计算基础矩阵，并去除误匹配点，得到较准确匹配结果(Two image registration, surf was extracted from the feature points in two images to get the coarse matching and descriptor, then according to the results, the coarse matching results, using RANSAC method to calculate the fundamental matrix, and eliminate the error matching, gain a more accurate matching results)