对当前数据融合方法的一个综述，描述的各种方法的优缺点，并列举了相关的应用

针对嵌入式大气数据系统高空飞行精度低、跨大气层易失效等问题,提出一种融合惯导与飞控系统信息的 飞行大气全参数估计算法.基于飞行器气动模型及动力学方程,建立惯导信息与大气参数之间的函数 关系,进而利用扩展卡尔曼滤波实现大气参数的实时精确估计.仿真结果表明,该方法具有较高的 精度、良好的稳定性和鲁棒性,而且可以提高大气数据系统的测量范围和可靠性,能够适用于全 飞行包线下攻角、侧滑角、真空速的测量.

注意特征融合 用于“注意特征融合”的MXNet / Gluon代码 到目前为止，此仓库中有什么： ImageNet的代码，训练有素的模型和训练日志 PS： 如果您是我们提交的论文的审稿人，请注意，当前实现的准确性比本文中的准确性要高一些，因为它是一个带有很多技巧的新实现。 如果您是我的学位论文评估专家，发现论文与这个repo的数字有些出入，那是因为在论文提交后我又将代码重新实现一遍遍，添加了AutoAugment，Labelinging这些技巧，因此目前这个repo中的分类准确率会比论文中的数字高一些，还请见谅。 更改日志： 2020-10-08：通过一整套技巧重新实现图像分类代码 2020-09-29：上载所提交论文的图像分类代码和训练有素的模型 去做： 在ImageNet上运行AFF-ResNeXt-50和AFF-ResNet-50 在新的训练模型上更新Grad-CAM结果 重新实

随着互联网的快速发展，各类应用系统对数据的存储、计算和网络等要求也越来越高，许多企业频繁出现数据存储、传输速度与计算能力的不匹配状况，一边是空闲的计算资源，一边却是繁忙等待的数据读写。在这样的大数据背景下，基于分布式存储、网络、计算等功能融合为一体的超融合架构横空出世。从一开始的概念到解决方案的不断完善，超融合基础架构现在已经是非常流行的IT基础架构。

用contourlet变换对多聚焦图像进行融合处理，效果比较满意。

红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地鉴别.pdf

提出了一种新的基于非下采样轮廓波（NSCT）和脉冲耦合神经网络（PCNN）相结合的自适应图像融合方法，对已经配准的源图像进行NSCT分解，得到低频子带系数和不同方向的高频子带系数，对NSCT分解的低频部分采用简单的加权平均融合规则；而高通子带系数，采用改进的拉普.斯能量作为PCNN链接强度的方法.最后，对融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验结果表明，本文算法明显优于其他几种方法，具有更好的融合性能，清晰度更高，是一种可行、有效的图像融合方法，

智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真代码

针对融合后的医学图像时常存在细节纹理不够清晰的问题，本文提出一种新的基于非下采样剪切波变换（Non-Subsampled Shearlet Transform，NSST）的医学图像融合算法，对多模态医学影像进行融合，增强细节结构提取的能力，提高图像融合质量，为医疗诊断提供依据.首先，将已配准的源图像进行NSST分解，得到低频子带和一系列高频子带；其次，对于低频子带系数，提出利用局域平均能量与局域标准差的合成值进行子带之间选择的融合策略，有利于完整保存基础信息，对于高频子带系数，利用改进的拉普拉斯能量和（New Sum of Modified Laplacian，NSML）的方法进行融合；接着，将融合过后的低、高频子带进行NSST的逆过程变换，从而得到融合之后的图像；最后，在灰度和彩色医学多模态图像上进行大量的实验，并选择信息熵（IE），空间频率（SF），标准差（SD）和平均梯度（AG）对融合后的图像进行质量评价.仿真结果表明，本文算法在主观视觉效果以及客观评价指标上均取得较大改善.与其他算法相比，信息熵，标准差，空间频率和平均梯度的平均值分别提高了2.99%，4.06%，1.78%和1.37%，融合后的图像包含更丰富的细节纹理信息，视觉效果更好.

D-S证据理论的融合思想主要体现在待识别对象的多个证据的基本概率分配函数通过某种规则融合在一起，求出所有证据的总支持程度，证据理论给出了多源数据的组合规则