一、前言光谱数据预处理是光谱分析中的一个重要环节，它的目的是通过一系列技术改善数据质量，以提高后续分析的准确性和可靠性。以下是几个常见的光谱数据预处理步骤：基线校正（Baseline Correction）：去除由于仪器、样品容器或其他因素引起的基线偏移或漂移，以确保光谱反映的是样品本身的特性。噪声降低（Noise Reduction）：利用各种滤波技术如移动平均（Moving Average）、
本次是高光谱遥感内容的第二季（第一季：Matlab高光谱遥感、数据处理与混合像元分解实践技术应用 ）总结了高光谱遥感技术领域的基础原理与核心概念，采用编程语言复现经典数据处理和应用方法，追踪了最新的技术突破，在消化理解、触类旁通之后，用即使是遥感“小白”也容易接受的方式分享给你。高光谱遥感课程的第一季：提供一套基于Matlab编程工具的高光谱数据处理方法和应用案例，从基础、方法、实践三方面对高光谱
我们的大脑通常最多能感知三维空间，超过三维就很难想象了。尽管是三维，理解起来也很费劲，所以大多数情况下都使用二维平面。来自维基百科不过，我们仍然可以绘制出多维空间，今天就来用 Python 的 plotly 库绘制下三维到六维的图，看看长什么样。数据我们使用一份来自 UCI 的真实汽车数据集，该数据集包括 205 个样本和 26 个特征，从中选择 6 个特征来绘制图形：基础工作安装好 plotly
等高线图是在地理课中讲述山峰山谷时绘制的图形，在机器学习中也会被用在绘制梯度下降算法的图形中。因为等高线的图有三个信息：x, y以及x,y所对应的高度值。
这个高度值的计算我们用一个函数来表述：# 计算x,y坐标对应的高度值
def f(x, y):
return (1-x/2+x**5+y**3) * np.exp(-x**2-y**2)这个函数看起来挺复杂的，但我们这里只是为了能够获得
文章目录随机三体三星问题 随机三体目前来说我们并不关心真实的物理对象，而只想看一下三个随机的点放在三个随机的位置，赋予三个随机的速度，那么这三个点会怎么走。所以其初始化过程为import numpy as np
m,x,y,u,v = [np.random.rand(3) for _ in range(5)]其中，m, x, y, u, v分别表示质量，x轴位置，y轴位置，x轴速度，y轴速度。得
根据这个公式，对于下面这个图，假设点7和点8之间的权重值很小，那么很容易有红线所示的划分（假设二分），上面的代价函数计算出来的值很小。但显然绿色线所示才是最佳的分法。
1. 距离矩阵def euclidDistance(x1, x2, sqrt_flag=False):
res = np.sum((x1-x2)**2)
if sqrt_flag:
1.光谱分辨率spectral resolution定义(1)：遥感器能分辨的最小波长间隔，是遥感器的性能指标。遥感器的波段划分得越细，光谱的分辨率就越高，遥感影像区分不同地物的能力越强。 定义(2)：多光谱遥感器接收目标辐射信号时所能分辨的最小波长间隔。 光谱分辨率指成像的波段范围，分得愈细，波段愈多，光谱分辨率就愈高，现在的技术可以达到5~6nm（纳米）量级，400多个波段。细分光谱可以提高自
10多年前的东西。1986年提出原理的话，2016-1986=30年。 这么快就不是前沿而且有些过时了。看上去似乎复杂，关键是掌握下面的诀窍：2002年前后野田在applied spectroscopy杂志上的一篇只有3个页面的Note，如何快速计算二维相关谱图，给出了公式，编程序的时候直接用即可（无非是简单的矩阵计算），简单不？谱图的绘制，不论收费的matlab,还是开源的python，都能得
空间序列递归神经网络用于高光谱图像分类本文基于2018年发表于期刊Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing上的论文“Spatial Sequential Recurrent Neural Network for Hyperspectral Image Classification”背景近年
展示如何使用hyperspectral Viewer应用程序来探索高光谱数据。使用该应用程序的功能，您可以以灰度图像的形式查看高光谱数据集的各个波段。您还可以将数据集的颜色复合表示形式查看为RGB、彩色红外(CIR)和伪彩色图像。除了探索数据空间维的这些可视化表示外，还可以沿着单个点或数据的一小部分区域创建光谱曲线，可以识别高光谱中的元素。第一
语句含义：spectral.view_cube(image,bands=[29,19,9]) 中的29,19和9是第几个波段，可以改成数据波段数以内的其他的数值
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2023-06-26 11:12:46
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在进行通道光谱图绘制前，需要先按照eeglab教程系列(3)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击OK即可)。绘制通道光谱图在eeglab界面进行如下操作：Plot > ...
原创
2021-09-08 17:09:32
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在进行通道光谱图绘制前，需要先按照eeglab教程系列(3)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击OK即可)。绘制通道光谱图在eeglab界面进行如下操作：Plot > ...
原创
2022-01-24 15:15:40
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化学计量学中涉及到的光谱强度通常是指样品的纯光谱数据，但实际分析过程中测量的光谱在包含样品光谱的同时，通常还包含样品的测量参数引起的背景光谱，即所得光谱通常由纯光谱信息叠加背景光谱组成。这两类信息的加载过程、分析原理和提取方法存在本质差异，也分别决定了模型的准确性和稳健性，下面将分别从不同方面进行介绍。
一、目的1、实现镜面光照射下的棋盘球体； 2、环境光、散射光、镜面光三种光照通道的合成二、程序运行结果三、镜面光 现实世界中，当光滑表面被照射时会有方向很集中的反射光。这就是镜面光（Specular） 与散射光最终强度仅依赖于入射光与被照射点法向量的夹角不同，镜面光的最终强度还依赖于观察者的位置。也就是说，如果从摄像机到被照射点的向量不在反射光方向集中的范围内，观察者将不会看到镜面光，图
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2023-09-07 14:44:28
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没什么大毛病，为了防止原网页失效，我再大概搬运一下：需要的环境：spectral，ipython，matplotlib
命令行（cmd）依次输入如下代码：
ipython --pylab #启动Ipython
import os
import scipy.io as sio
from spectral import *
dataset_path = os.path.join('你的数据所存
Savitzky-Golay-Smoothers是线性滤波器，用于平滑数据或计算给定顺序的平滑导数，并保留底层信号的峰值和其他重要特征。
举个例子
#!python
def savitzky_golay(y, window_size, order, deriv=0, rate=1):
r"""Smooth (and optionally differentiate) data
光谱增强是基于多光谱数据度波段进行变换达到图像增强处理，如可以直接利用多光谱数据的不同波段组合方式改善显示效果；或采用主成分变换、独立成分变换、色彩空间变换和色彩拉伸等光谱处理方法进行光谱增强。RGB合成显示波段比的计算增强了波段之间的波谱差异 从波段中选择分子和分母，enter pair 结果如图主成分分析 调整系数，用于计算统计值时的数据二次采样，默认为1，当小于1时，将会提高统计计算速度。
遥感学习笔记—光谱指数参数说明光谱指数常见的光谱指数介绍NDVINBRBAIMIRBIGEMISAVINDMI & NDWINBRT参考资料 参数说明参数说明：参数名称英文名称NIR近红外near infraredSWIR短波红外short-wave infraredMWIR中波红外medium-wave infraredLWIR长波红外long-wave infrared光谱指数光谱指
spectrogram是一个MATLAB函数，使用短时傅里叶变换得到信号的频谱图。当使用时无输出参数，会自动绘制频谱图;有输出参数，则会返回输入信号的短时傅里叶变换。中文名称：波谱图; 频谱图; 光谱图;外文名称：spectrogram功能：short-time Fourier transform来源：MATLAB函数定义语法:[S,F,T,P]=spectrogram(x,window,nove
