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【项目资源】基于MATLAB的高光谱图像数据分析工具包，适用于研究者和开发人员.rar（内含详细代码及说明，来自微云链接）

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简介：
本资源提供了一个全面的MATLAB工具包，专为高光谱图像数据的分析设计，适合科研与开发者使用。包含详尽的源码和指南，便于深入学习与应用，提取自微云分享链接。 【项目代码】利用MATLAB对高光谱图像数据进行分析的程序非常全面，对于从事高光谱研究的人来说很有帮助。

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  • 【项目资源】基于MATLAB的高光谱图像数据分析工具包，适用于研究者和开发人员.rar（内含详细代码及说明，来自微云链接）
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    本资源提供了一个全面的MATLAB工具包，专为高光谱图像数据的分析设计，适合科研与开发者使用。包含详尽的源码和指南，便于深入学习与应用，提取自微云分享链接。 【项目代码】利用MATLAB对高光谱图像数据进行分析的程序非常全面，对于从事高光谱研究的人来说很有帮助。
     
  • 【项目代码】基于MATLAB的高光谱图像数据分析工具包，适用于高光谱研究者.rar
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    本资源提供一个基于MATLAB开发的高光谱图像数据处理工具包，专为科研人员设计，涵盖图像预处理、特征提取及分类分析等功能。 【项目代码】利用MATLAB对高光谱图像数据进行分析的程序非常全面，对于从事高光谱研究的人来说十分有用。该项目文件名为：high_spectral_image_analysis_code.rar。
     
  • 【项目代码】基于MATLAB的高光谱图像数据分析，适用于研究者.rar
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    本资源提供基于MATLAB的高光谱图像数据处理与分析工具包，涵盖预处理、特征提取及分类等模块，专为科研人员设计，助力高效开展高光谱影像相关研究。 利用MATLAB对高光谱图像数据进行分析的项目代码非常全面，对于从事高光谱研究的人来说很有帮助。该项目包含在名为“【项目代码】利用MATLAB对高高光谱图像数据进行分析.rar”的文件中。
     
  • MATLAB开发——高光谱图像指数分析
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    本项目利用MATLAB进行高光谱图像处理与分析，专注于提取和计算各种植被、矿物或地物相关的光谱指数，以支持环境监测和地质调查等应用。 该程序使用MATLAB开发，用于高光谱图像指数分析。它计算8个不同的图像索引。
     
  • 基于NMF-RI的Matlab代码：用于图像盲分离及多光谱流与细胞计数数据的光谱解析
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    本研究开发了一种基于NMF-RI算法的Matlab工具，专门用于图像盲源分离和解析复杂生物医学数据中的多光谱信息，以实现精确的细胞计数。 图像盲分离matlab代码NMF-RI：高度混合的多光谱流和图像细胞计数数据的盲光谱分离。 此存储库包含以下官方MATLAB实现： NMF-RI：在高混杂度下从多光谱流动与图像细胞计数数据中进行无监督盲源荧光发射分离。 该方法由Daniel Jiménez-Sánchez、Mikel Ariz（同等贡献）、José Mário Morgado、Iván Cortés-Domínguez和Carlos Ortiz-de-Solórzano提出。 动机：多重免疫染色与多光谱细胞计数技术的进步，使得同时在液体及固体样本中可视化前所未有的生物标志物成为可能。然而，在这些复杂的环境中准确分离荧光发射是一个极具挑战性的任务，并通常需要通过控制样品中的单一荧光染料来进行表征。随着使用的荧光染料数量增加，相关的时间成本与试剂消耗变得极其高昂。 在此背景下，我们提出了一种全新的无监督盲源分离方法，能够在无需对照样本的情况下从高度混合的光谱数据中有效分离出不同荧光发射信号。这一创新基于非负矩阵分解技术，并引入了几个关键改进：理论光谱初始化、自动选择“稀疏”部分进行优化以及多层重新初始化策略的应用。 结果展示：我们的算法通过合成数据集进行了详尽验证。
     
  • NMF的MATLAB代码-Blind_Unmixing_NMF_RI：用于高混合多光谱流和图像细胞计数的光谱分解MATLAB代码...
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    这段MATLAB代码实现了基于非负矩阵分解(NMF)的盲解混算法，专门针对高复杂度的多光谱流式数据及图像进行高效的光谱解析与细胞自动计数。 动机：多重免疫染色与多光谱细胞术的最新进展为同时可视化液体及固体样品中的众多生物标记提供了可能。然而，正确地分解荧光线发射是一项具有挑战性的任务，并通常需要通过对照样本中各个荧光染料的表征来进行。 随着用于分析的荧光染料数量增加，实验所需的时间和试剂成本也随之上升。因此，在此我们提出了一种完全无监督的方法来实现盲谱解混，以分离高度混合的数据集中的荧光线发射，并且无需依赖对照样本进行操作。 为达成这一目标，我们在现有的非负矩阵分解方法基础上进行了扩展并引入了几个关键改进：基于理论光谱图的初始化、自动选择“稀疏”数据以及使用多层优化器来重新初始化。我们的算法已通过合成数据进行了详尽测试，并在不同水平上验证其有效性。
     
  • 泛微E9二次开发资源包，含Web Service详细说明
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    本资源包为泛微E9系统提供全面的二次开发支持，包含详尽的Web Service接口文档，助力开发者轻松实现系统的深度定制与扩展。 包含Web Service二次开发的所有核心资料，WorkflowService流程接口文档，ecology9表结构以及E9流程表单前端接口API(V22)。
     
  • MATLAB高光谱工具箱：集成了多种高光谱开发算法的Matlab资源包 - MATLAB开发
    优质
    本MATLAB开发项目提供了一个全面的高光谱数据分析工具箱，包含丰富的处理和分析算法，旨在支持科研人员及工程师高效地进行高光谱图像处理与研究。 MATLAB高光谱工具箱是一个专门针对高光谱数据分析与处理的开源软件库，在Matlab环境中为研究人员和工程师提供了强大的支持，帮助他们快速理解和应用最新的技术。 在高光谱成像中，数据通常包含大量的光谱通道，覆盖了从可见光到红外的不同波段。MATLAB高光谱工具箱提供的功能主要包括以下几个方面： 1. 数据导入与预处理：工具箱支持各种格式的高光谱数据导入，并提供辐射校正、大气校正、几何校正等预处理步骤。 2. 光谱特征提取：包含多种方法，如主成分分析(PCA)、独立成分分析(ICA)和局部二值模式(LBP)，帮助用户从复杂的数据中挖掘信息。 3. 非线性降维：提供多维尺度(MDS)、主成分分析-支持向量机(PCASVM)及稀疏表示分类(SRC)等算法，减少数据维度同时保留重要信息。 4. 分类与识别：包括支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和K最近邻(KNN)，适用于目标检测、地物分类任务。 5. 目标检测与图像分割：可能包含基于统计模型、阈值分割或能量最小化的方法，如像素聚类和高光谱图像分割等技术，用于识别特定的目标区域。 6. 联合光谱与空间信息分析：结合时空域分析及谱-空间分析算法提高精度。 7. 可视化与后处理：提供数据可视化工具，包括绘制光谱曲线、假彩色合成和热力图等功能。 用户可以通过调用相应函数并结合自己的数据集，在Matlab环境中操作这个工具箱。此外，开源特性允许根据需求自定义扩展功能，为高光谱研究提供更多可能性。通过熟练掌握MATLAB高光谱工具箱，不仅可以学习到基本概念，还能了解最新的算法和技术，并在实际问题中取得更好的成果。
     
  • 基于Matlab的激光光学分析及应用资料-含代码和实例RAR包
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    本资源为《基于Matlab的激光光学分析及应用》相关资料，内含实用代码与详细实例，帮助学习者深入理解并掌握激光光学理论在实践中的运用。 Matlab辅助激光光学分析与应用涵盖了利用Matlab进行激光光学领域的数据分析和技术实现的相关内容。相关资料以rar格式打包提供，内含详细的教程、示例代码以及应用场景介绍等资源，旨在帮助用户深入理解和掌握如何使用Matlab在激光光学研究中发挥重要作用。