光谱成像技术是利用单个或多个光谱通道进行光谱数据采集和处理、图像显示和分析解释的技术。多光谱成像是让传感器在多个很窄的波段上感受不同的光。 高光谱相机的类型 在图像采集过程中，为了获得不同波长的图像，目前有四种类型的高光谱相机：点扫描（Whiskbroo
文章目录1. 前言2. 方式一：使用python3.方式二：使用ENVI4. 可能遇到的问题参考链接参考书籍 1. 前言 在之前的一篇文章中，介绍了高光谱图像的特点和表达形式。高光谱图像最突出的一个特点拥有大量光谱波段，使得图像堆叠成一个超立方体。由于最近研究需要，需要可视化展示HSI图像的3D立方体。于是，搜索了一些资料，展开了工作。以下是绘制的两种方式。2. 方式一：使用python 这种方
以近红外光谱为例，大部分光谱数据在不考虑分类问题时，在构建模型前需要对采集数据进行样本分析，以降低因生产过程异常、人为误操作和其他原因对软测量模型的影响，即异常样本检测分析。 按照定义，异常样本检测任务指的是检测偏离期望行为的事件或者
一、模型原理 偏最小二乘回归（PLSR）是一种用来分析两组数据之间的关系的统计方法。想象你在玩积木，其中一些积木代表一个类型的信息（比如一个产品的各种质量指标），另一些积木则代表另一类型的信息（比如产品的性能测试结果）。现在，你的任务是找出哪些质量指标的积木和哪些性能测试的积木是相互匹配的，这样当你改变了
Spectral Response Function-Guided Deep Optimization-Driven Network for Spectral Super-Resolution（光谱响应函数引导的深度优化驱动网络光谱超分辨）高光谱图像（HSI）是许多研究工作的关键。光谱超分辨率（SSR）是一种用于从HR多光谱图像获得高空间分辨率（HR）HSI的方法。传统的SSR方法包括模型驱动算法
Matlab读取高光谱遥感数据1、高光谱遥感数据简介2、两个开源的高光谱遥感数据集3、高光谱遥感数据常用格式3.1 .Mat3.2 .Tif4、Matlab读取高光谱遥感数据4.1 Matlab读取.Mat格式的高光谱遥感数据4.1.1 Matlab代码读取.mat4.1.2 运行结果（整合后）：4.2 Matlab读取.tif格式的高光谱遥感数据4.2.1 Matlab代码读取.tif4.2.
一、前言高光谱成像是遥感中的一项重要技术，它收集从可见光到近红外波长的电磁波谱。 高光谱成像传感器通常提供来自地球表面同一区域的数百个窄光谱带。 在高光谱图像 (HSI) 中，每个像素都可以看作是一个高维向量，其条目对应于特定波长的光谱反射率。HSI 具有区分细微光谱差异的优势，已广泛应用于作物分析、地质测绘、矿产勘探、国防研究、城市调查、军事监视、洪水跟踪等各个领域。二、数据介绍我们将使用帕维亚
文章目录1 相关包与图像读取2 图像截取3显示强度4数据拟合问题 1 相关包与图像读取首先需要科学计算必备包numpy和画图包matplotlib.pyplot，我们通过后者进行图像数据的读取E:\Documents\00\1106>python
Python 3.7.4 (tags/v3.7.4:e09359112e, Jul 8 2019, 20:34:20) [MSC v.1916
1.函数multibandread读取读取多波段二进制影像文件(ENVI主菜单file—save file as—envi standard得到的就是二进制影像文件，有时甚至会看到后缀名为bsq、bil、bip等影像)。 im_hyper = multibandread(filename, size, precision, offset, interleave, byteor
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2023-06-16 08:32:37
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第一章、高光谱基础高光谱遥感简介什么是高光谱遥感？高光谱遥感为什么重要？高光谱遥感与其他遥感技术的区别是什么？高光谱遥感的历史和发展高光谱传感器与数据获取高光谱传感器类型如何获取高光谱数据高光谱数据获取的挑战和限制高光谱数据预处理高光谱图像物理意义辐射定标大气校正光谱平滑和重采样高光谱分析光谱特征提取降维技术（如PCA、MNF）高光谱分类、回归、目标检测 混合像元分解方法高光谱应用环境监测（植被分
# Python音频光谱分析：探索声音的视觉表现
声音是我们日常生活中不可或缺的一部分，而音频光谱则是将声音通过视觉化的方式展现出来的一种工具。它能够帮助我们分析和理解声音的频率成分。本文将介绍如何在Python中使用库来进行音频光谱分析，包含相关代码示例和应用场景。
## 什么是音频光谱？
音频光谱是声音的频率成分的可视化图形。它显示了不同频率在某一时刻的振幅，通常以时间为横坐标，频率为纵
高光谱图像分类一、准备数据二、模型的实现三、创建数据集三、模型训练及测试五、一些备用函数六、对一些问题的思考七、心得体会 这次和上次情况差不多，写这篇文章的本意也是因为老师布置的作业。按要求，阅读论文《HybridSN: Exploring 3-D–2-DCNN Feature Hierarchy for Hyperspectral Image Classification》，并对里面的模型（
郁磊副教授，主要从事MATLAB 编程、机器学习与数据挖掘、数据可视化和软件开发、人工智能近红外光谱分析、生物医学系统建模与仿真，具有丰富的实战应用经验，主编《MATLAB智能算法30个案例分析》、《MATLAB神经网络43个案例分析》相关著作。已发表多篇高水平的国际学术研究论文。Python入门基础【理论讲解与案例演示实操练习】1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）。2、如何选择Py
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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一、基本知识1、概念：光谱分析是根据物质的光谱来鉴别物质及确定它的化学组成和相对含量的方法。2、特点：灵敏、迅速、准确。3、分类：根据产生方式不同可分为：发射光谱、吸收光谱、散射光谱； 根据波长区域不同可分为：红外光谱、可见光谱、紫外光谱；  
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
一、拉曼光谱及airPLS算法 拉曼光谱被称作物质的“指纹谱”，能够表征分子的特征官能团，具有极高的特异性，在检测传感领域有极大的应用前景。但拉曼散射强度低，在实际的检测应用过程中还会受到噪声的影响。
瑞士专业无人机制造商senseFly目前证实说他们的eBee农用无人机也将立即装备Parrot的Sequoia多谱段传感器。该传感器于今年2月的加州世界农业博览会上展出，同时还将于2016年三月正式发布。Sequoia是目前世界上最小最轻的多谱段无人机传感器，它可以用于捕获可见与不可见的多种光谱以及RGB图像。只需要一次无人机飞行，农学家与农作物咨询师以及农民就可以通过无人机航拍获得所需要的所有与
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:
这里写代码片
参考： https://www.zhihu.com/question/54688096 http://blog.sina.com.cn/s/blog_15183f5750102vxgm.html http://www.docin.com/p-980446793-f4.html https://www.zhihu.com/question/21559635
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2023-08-22 20:42:19
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