matlab自身自带的SVM有缺陷，libsvm使用起来省事，本法度圭表标准使患上你只用两行代码就能搞定图像的分类，约莫轻松。
感兴趣的能够上来试一下，由于代码是自己钻研课题中的一部份，临时不便捷果真，但巨匠大概便捷地使用。
假如有甚么BUG，驱散留言，我会举行更新。
感兴趣的能够上来试一下，由于代码是自己钻研课题中的一部份，临时不便捷果真，但巨匠大概便捷地使用。
假如有甚么BUG，驱散留言，我会举行更新。
2023/4/15 11:32:24
17.52MB
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高光谱图像数据集，搜罗Indian,Pavia。
每一类数据集里搜罗图像原始信息，以及相对于应的groundtruth。
每一类数据集里搜罗图像原始信息，以及相对于应的groundtruth。
2023/4/15 9:36:34
43.43MB
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Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数听说明，Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数听说明Indian_pinesMATLAB格式的高光谱数据集和地面验证数据和数听说明
2023/3/16 0:52:46
11.7MB
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【项目代码】利用MATLAB对高高光谱图像数据进行分析，程序很全面，对做高光谱的同志很有协助哦.rar
2023/2/12 1:44:08
25.55MB
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包含常用的几种高光谱数据，可以用于遥感图像分类。
WashingtonDCMal,IndianPine等。
ndianPines是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于1992年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为145×145的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。
Pavia University数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective OpticsSpectrographicImagingSystem，ROSIS-03）在2003年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。
该光谱成像仪对0.43-0.86μm波长范围内的115个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为1.3m。
其中12个波段由于受噪声影响被剔除，因而一般使用的是剩下103个光谱波段所成的图像。
该数据的尺寸为610×340，因而共包含2207400个像素，但是其中包含大量的背景像素，包含地物的像素总共只有42776个，这些像素中共包含9类地物，包括树、沥青道路（Asphalt）、砖
WashingtonDCMal,IndianPine等。
ndianPines是最早的用于高光谱图像分类的测试数据，由机载可视红外成像光谱仪（AVIRIS）于1992年对美国印第安纳州一块印度松树进行成像，然后截取尺寸为145×145的大小进行标注作为高光谱图像分类测试用途。
Pavia University数据是由德国的机载反射光学光谱成像仪（Reflective OpticsSpectrographicImagingSystem，ROSIS-03）在2003年对意大利的帕维亚城所成的像的一部分高光谱数据。
该光谱成像仪对0.43-0.86μm波长范围内的115个波段连续成像，所成图像的空间分辨率为1.3m。
其中12个波段由于受噪声影响被剔除，因而一般使用的是剩下103个光谱波段所成的图像。
该数据的尺寸为610×340，因而共包含2207400个像素，但是其中包含大量的背景像素，包含地物的像素总共只有42776个，这些像素中共包含9类地物，包括树、沥青道路（Asphalt）、砖
2023/2/11 2:19:13
195MB
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本软件次要功能为打开并查看芬兰SPECIM高光谱相机FX10和FX17所采样的高光谱raw数据.也能顺便打开海洋红外光谱仪导出的txt光谱数据.会把数据变成图片或曲线图显示出来.
2022/11/5 11:03:33
66KB
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该matlab代码使用multibbandread（）函数对高光谱数据集进行读取，可将任意波段以图像方式进行展示
2018/10/6 14:56:49
10.72MB
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提出了一种基于贝叶斯模式识别的激光雷达大气遥感灰霾组分识别的方法。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
引见了灰霾组分模式识别模型的建立过程，并利用具体的贝叶斯判别函数作为灰霾粒子光学特征向量的选择依据对灰霾粒子进行识别分类。
采用计算机仿真实现了该灰霾组分模式识别模型，并通过两种自验证方法检验了模型的正确性和稳定性。
讨论了该模型对现有大气遥感激光雷达的适用性，凸显了偏振高光谱分辨率激光雷达(HSRL)的优势。
2016/4/24 3:07:25
5.28MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB