激光吸收光谱voigt函数

使用多Kong硅微腔装置的无光谱仪生物检测方法

pca主成分按贡献率降维光谱数据之后进行马氏距离和欧式距离的计算

利用蚁群算法计算提取拉曼光谱特征峰，Matlab语言编写

根据GeC薄膜折射率可调的特点，采用磁控溅射技术，在Ge基底上沉积了不同折射率的GeC薄膜以及类金刚石(DLC)膜和红外双波段保护膜。
利用红外光谱仪测试了样品的红外透射光谱，利用偏光显微镜和显微硬度计测量了样品的维氏硬度。
结果表明，GeC,DLC以及红外双波段保护膜均能显著提高样品的显微硬度；
红外双波段保护膜在3.7~4.8μm和7.5~10.5μm波段范围内的平均透射率均高于94%，样品硬度高于单层GeC薄膜和DLC薄膜。
红外双波段薄膜样品通过了GJB2485-95规定的环境实验。

可以根据测得的光谱反射/透射比求出色品坐标，代码中S是光源的相对光谱功率分布，在10°视场下。

针对光纤光导系统对于太阳跟踪精度、稳定度方面的双重严格要求,设计了光敏阵列太阳定位传感器,并结合太阳轨道解算,实现了太阳光聚焦点的精确定位,并利用塑料光纤进行了聚焦太阳光传输,获得了系统输出光功率谱密度分布曲线与相关光学定量数据。
其中,针对光纤光导系统的对焦过程,研制了高位置分辨率的光敏阵列传感器来感知聚焦光斑确切位置,能够解决初始安装位置误差问题,并通过对太阳轨迹的运行趋势进行预测,自傲控制流程中嵌入同步跟踪模式,实现了精确性与稳定性的兼容。
对光纤输出光谱进行的定量检测结果表明,光纤光导系统输出光功率谱密度与太阳光具有良好的相似度,其色品坐标、显色指数和主波长参数也与太阳光接近,可在特定场合

高光谱解混数据集（Samson），具有156个通道的Matlab格式数据，原始数据有952x952像素。
每个像素记录在156个通道上，覆盖401nm至889nm的波长。
光谱分辨率高达3.13nm。
由于原始图像太大，这在计算成本方面非常昂贵，因此使用95×95像素的区域。
它从原始图像中的第（252,332）像素开始。
此数据不会被空白通道或严重噪声通道降级。
具体而言，该图像中有三个目标，分别是“＃1土壤”，“＃2树”和“＃3水”。

ENVI5.1于2013年12月正式发布，延续ENVI5的界面风格，支持最新的传感器、支持hdf5数据；
新的光谱曲线显示窗口；
新增流程化的镶嵌工具，能自动生成接边线、新增高级的色彩平衡功能；
全新的ROI工具，可将ROI用于任何与之有地理重叠的栅格数据；
提供更多的波谱库数据、全球DEM数据、全球小比例尺shapefile矢量数据；
新增工程化的管理方式，能将打开的多个数据保存成工程文件；
改进的正射校正工具大大提高处理效率；
新增API接口。

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

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。