高光谱端元提取算法PPI，matlab编写。
内有参数注释。
可供高光谱图像解混学习提供帮助。
高光谱端元提取算法PPI，matlab编写。
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可供高光谱图像解混学习提供帮助

高光谱的端元提取总结，很好。
近年来，通过群智能算法求解组合优化或连续优化问题以实现高光谱图像混合像元分解方面取得了重要进展和显著成果．本文首先回顾了高光谱图像混合像元分解的研究背景和群智能算法的特点，然后梳理了光谱混合模型及对应的最优化模型，进而介绍了基于群智能算法的端元提取和丰度反演方法，最后通过2组实验比较了群智能算法和其他传统算法在端元提取和丰度反演方面的精度，对基于群智能算法的混合像元分解效果进行了评价．另外，本文也对群智能算法在高光谱图像信息提取中应用的优势和存在的问题进行了总结．

集合了端元提取的多种经典算法，比较了各个算法的优劣和效果，为其他研究者提供了参考

可以进行遥感影像的读取，然后对其进行添加了最小距离的分类方法以及NDVI的计算、bp分类、ppi端元提取，代码的整体系很强，可以进行随意的添加以及修改。

自己学习时编写的混合像元分解中的端元提取部分的顶点成分分析VCA的MATLAB代码，浅显易懂。
可以运行得到结果，但没有结果用于验证，亦未编写精度评定，不保证结果的正确性。

顶点成分分析算法是一种非监督的端元提取算法。
顶点成分分析法假设纯净像元存在，根据凸面几何原理，认为端元都位于单形体的顶点。
VCA算法通过将数据投影到一个正交的子空间方向计算投影距离值最大的像元，它就是要寻找的端元。
要不断进行迭代计算，直到所有的端元都被找到。
VCA的计算步骤为:①对图像数据进行降维处理，设定一个信噪比门限值SNRth，根据图像的信噪比与门限值对比大小分别采用主成分分析法(PCA)或者奇异值分解法(SVD)对图像数据进行降维;②利用随机生成的正态分布矩阵计算初始向量，将所有的像元点向初始向量方向投影，找到投影值最大的作为端元;③继续计算新的投影向量方向并进行迭代计算直到找出所有的端元，本资源实现了VCA算法来非监督提取端元,希望对研讨端元提取的朋友有用

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。