为解决多通道光谱图像数据成像过程中更换滤光片造成的几何畸变问题，研究了一种基于快速稳健特征(SURF)与最大子矩阵的多通道光谱图像配准方法。利用SURF算法提取了多通道光谱图像的特征，经过透视变换得到初步配准图像。针对配准后图像边缘出现零像素值无效区域的问题，提出了通过最大子矩阵检测图像中最大内接矩形的方法，去掉了无效边缘区域，最大化地保留了有效区域信息。对壁画的多通道成像数据进行了实验。结果表明，所提方法在图像尺度与亮度变化方面具有更好的稳健性，能够避免其他配准方法中无效区域对后续光谱重建与颜色复原的影响，在配准精度、信息最大化保留、时间效率方面也具有更好的性能。

利用MATLAB实现了基于干扰协方差矩阵重构的鲁棒波束形成算法，包括算法的对比以及最终的方向图对比，对波束形成进一步加深理解

本人亲测，不到一兆，硬盘优盘随时上锁解锁文件

针对超短期负荷预测周期短，要求预测速度快的特点，构建了基于稳健回归和回声状态网络的超短期负荷预测方法。回声状态网络作为一种递归神经网络，其隐含层为一个储备池，并且通过线性回归训练网络，从而具有映射复杂动态系统的能力和训练快速的特点，能较好地满足超短期负荷预测的要求。考虑到异常负荷数据的影响，将稳健回归运用于网络训练阶段，以削弱异常值的影响，从而提升预测的精度。通过算例验证了所提方法的可行性和有效性。

针对图像的Susan角点检测算法，该代码写得非常稳健，我处理非常大的遥感图像，反复调用都不会出任何问题，相信对你有所帮助，我会及时共享我的最新代码，共同学习，共同交流，共同进步

鲁棒估计中的Huber估计，C#源码，仅供参考

robust adaptive beamforming using worst-case performance optimization: a solution to the signal mismatch problem对应的程序代码，供大家学习使用。

稳健的自适应波束形成算法研究 主要是介绍鲁棒Capone自适应波束形成算法 并进行了仿真