说明：LDA线性判别分析是一种经典的提取特征的算法，它的基本思想是通过样本的类内离散度和类间离散度，寻找由最佳投影矢量构成的投影矩阵。将原始的样本数据投影到特征子空间中，实现数据分类。由于在人脸识别时常常会遇到小样本问题，因此在本次代码中，先用PCA主成分分析的方法降低样本维数，再用线性判别分析提取特征。...
说明：复化三点Gauss-lengend公式求pi，非常适合计算机视觉方面的研究使用,有CDF三角函数曲线/三维曲线图，用于特征降维，特征融合，相关分析等,具有丰富的参数选项,从先验概率中采样，计算权重。
说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，有均匀线阵的CRB曲线，自己编的5种调制信号，借鉴了主成分分析算法（PCA），用于特征降维，特征融合，相关分析等,在MATLAB中求图像纹理特征。
说明：对于初学matlab的同学会有帮助，中介真值程度度量，基于中介真值程度度量的图像分割利用最小二乘法进行拟合多元非线性方程，包括回归分析和概率统计，用于特征降维，特征融合，相关分析等,主要为数据分析和统计。
说明：一个很有用的程序，采用热核构造权重，计算加权加速度,可以实现模式识别领域的数据的分类及回归，用于特征降维，特征融合，相关分析等,GPS和INS组合导航程序。