说明：资源描述研究生期间开始学习卡尔曼滤波器时候，自己编写的代码。并且附上了卡尔曼滤波器学习报告一份，非常详细，欢迎分享，一起学习，讨论！Kalman filter应用范围非常广，也有很多改进算法，有待后续研究后再分享源码成果！
说明：基于复制粘贴的图像篡改检测算法，该算法首先提取出sift特征，用的是网上提供的提取sift的混合编程方法，然后将sift特征进行匹配并聚类，再用RANSAC算法剔除误匹配对，最后用线段将原始块和复制粘贴块中的匹配点连接起来。此算法能抵抗各种后处理操作，如旋转、尺度缩放、添加噪声等以及它们的几种组合。
说明：最终的权值矩阵就是滤波器的系数，是小学期课程设计的题目，在matlab R2009b调试通过，独立成分分析算法降低原始数据噪声，使用起来非常方便，有CDF三角函数曲线/三维曲线图。