Cuprite(矿区图)是高光谱解混研究的最基准数据集,涵盖美国内华达州拉斯维加斯的Cuprite矿区,原始数据有224个波段,从370nm至2480nm。
在移除有噪声的通道(1--2和221-224)和吸水通道(104-113和148-167)后,仍然有188个通道。
250×190个像素的区域被认为存在14种矿物。
由于类似矿物的变体之间存在细微差别,最终确定为12名成员,总结如下"#1Alunite","#2Andradite","#3Buddingtonite","#4Dumortierite","#5Kaolinite1","#6Kaolinite2","#7Muscovite","#8Montmorillonite","#9Nontronite","#10Pyrope","#11Sphene","#12Chalcedony".
2024/9/27 13:43:54 12.92MB 高光谱解混 Cuprit
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高光谱解混数据集(Urban),matlab的mat格式文件,Urban是高光谱分离研究中使用最广泛的高光谱数据之一。
有307x307像素,每个像素对应一个2x2平方米的区域。
在该图像中,存在210nm波长,范围从400nm到2500nm,光谱分辨率10nm。
在通道1--4,76,87,101-111,136--153和198-210被移除后(由于密集的水蒸气和大气效应),仍保留162个通道
2024/6/30 17:06:08 16.92MB 高光谱解混数
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本程序为非负矩阵分解,适用于高光谱解混。
图形图像处理方面的matlab程序
2024/6/30 6:04:16 528B 非负矩阵分解
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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。
内有参数注释。
可供高光谱图像解混学习提供帮助
2024/5/18 8:56:08 963B matlab
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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”。
2023/10/29 12:43:07 3.42MB 高光谱解混数
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ENVI线性光谱解混约束工具。
具体详情请看http://blog.sina.com.cn/s/blog_764b1e9d0101dnjz.html,原文中链接已经失效,现附上附件下载给大家提供方便。
2023/9/29 19:03:49 15KB 线性光谱解混 ENVI
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变化向量分析结合光谱解混的高光谱变化检测
2023/9/4 18:37:40 1.96MB 研究论文
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高光谱解混数据集(JapserRidge),matlab的mat文件。
原始数占有512x614个像素。
每一个像素记其实规模从380nm到2500nm的224个通道中。
光谱分说率高达9.46nm。
由于这个高光谱图像太繁杂而没法患上到底子梦想,于是咱们思考100x100像素的子图像。
第一像素从原始图像中的第(105,269)像素末了。
在移除了通道1--3,108-112,154-166以及220-224后(由于密集的水蒸气以及大气效应),咱们留存了198个通道(这是HU阐发的罕有预处置)。
2023/5/6 19:12:01 2.88MB 高光谱解混数
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JADE盲源离散算法,法度圭表标准是一个函数,能够直接挪用,解混原信号的稠浊,算法速率快。
适用于实信号以及复合信号
2023/3/24 12:24:23 11KB JADE
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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 钉钉 钉钉打卡