Advertisement

Hyperspectral Optimal Spectral Clustering：确定最佳波段数以进行计算降维 - MATLAB开发

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目提出了Hyperspectral Optimal Spectral Clustering算法，旨在通过MATLAB实现自动选择最优波段数量，有效减少高光谱数据维度，提升分类精度。 此代码计算对高光谱图像降维至关重要的最佳波段数。该作品已作为计算机和信息科学通信（CCIS）的一部分出版，由Springer出版社发行，丛书第1035卷。 引用：Gupta V.、Gupta SK、Shukla DP (2019) 使用光谱聚类为高光谱图像优化波段。在Santosh K., Hegadi R. (eds) 图像处理和模式识别的最新趋势。RTIP2R 2018。计算机和信息科学通信，第1035卷。Springer, 新加坡。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Hyperspectral Optimal Spectral Clustering：确定最佳波段数以进行计算降维 - MATLAB开发
    优质
    本项目提出了Hyperspectral Optimal Spectral Clustering算法，旨在通过MATLAB实现自动选择最优波段数量，有效减少高光谱数据维度，提升分类精度。 此代码计算对高光谱图像降维至关重要的最佳波段数。该作品已作为计算机和信息科学通信（CCIS）的一部分出版，由Springer出版社发行，丛书第1035卷。 引用：Gupta V.、Gupta SK、Shukla DP (2019) 使用光谱聚类为高光谱图像优化波段。在Santosh K., Hegadi R. (eds) 图像处理和模式识别的最新趋势。RTIP2R 2018。计算机和信息科学通信，第1035卷。Springer, 新加坡。
  • 基于图形的图像数据降维技术：Spatial-Spectral Schroedinger Eigenmaps - MATLAB开发
    优质
    本项目采用基于图形的图像数据降维技术，具体实现Spatial-Spectral Schroedinger Eigenmaps算法，并提供MATLAB代码用于处理高维遥感影像。 使用空间光谱薛定谔特征图（SSSE）算法对高光谱图像进行降维和分类的方法如以下论文所述： 1) ND Cahill、W. Czaja 和 DW Messinger 的“具有非对角线潜力的高光谱图像空间光谱聚类的薛定谔特征图”，发表于 Proc。 SPIE 防御与安全：多光谱、高光谱和超光谱图像的算法和技术 XX，2014 年 5 月。 2) ND Cahill、W. Czaja 和 DW Messinger 的“用于高光谱图像的降维和分类的空间光谱薛定谔特征图”。 此示例脚本还使用支持向量机执行分类，如论文 2 中所述。
  • 最佳空间插值算法（Optimal）
    优质
    最佳空间插值算法(Optimal)探讨了地理信息系统中如何选取和应用最有效的空间数据插值技术，以提高预测精度和分析可靠性。 六、最优插值（Optimal） 最优插值最初由Gandin提出，并在气象领域的“对象分析(Objective Analysis)”中得到应用。随后，该方法被世界气象组织(World Meteorological Organization)推荐使用。此法假设观测变量域是二维随机过程的实现，并认为未知变量测点的数值是由其周围n个已知测点数值进行线性组合得出的结果（Creutin,1982）。
  • KPCA_用Matlab进行KPCA降维_KPCA降维_matlab
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB实现KPCA（Kernel Principal Component Analysis）算法对数据集进行非线性降维处理，并提供详细的代码示例和解释。 KPCA代码及其实例详解：非线性降维的新手入门教学
  • 数字滤波器阶数确定工具：滤波器设计器-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一款基于MATLAB开发的滤波器设计器，专注于帮助用户高效地确定数字滤波器的最佳阶数。通过直观的界面和强大的算法支持，该工具能够简化复杂滤波器的设计过程，适用于各种信号处理需求，助力科研与工程应用中实现更精确、高效的信号过滤效果。 功能：FilterDesigner(Fc1,Fc2,fs,Filttype,FiltOrd1,FiltOrd2) 输入参数： - Fc1：下限截止频率。 - Fc2：上限截止频率。 - fs ：采样频率。 - Filttype ：过滤器类型，butter 表示 Butterworth 过滤器，“filtfilt” 代表 filtfilt 过滤器。 - FiltOrd1 : 下限过滤的过滤顺序（高通滤波）。 - FiltOrd2：上限过滤的过滤顺序（低通滤波）。 输出： 绘制数字滤波器的频率响应。
  • OIF.zip_OIF及最佳指数法(波段指数法)
    优质
    本资料探讨OIF（最优指数因子）及其在遥感图像处理中的应用，重点介绍最佳指数法（波段指数法），用于优化特定地物的识别与分析。 OIF最佳指数法用于筛选最佳波段。由于数据量大，需要分段处理数据。该方法可以应用于Matlab程序，有需求的朋友可参考使用。
  • GeoTiffWrite：将二维或三维数组保存为单波段或多波段GeoTIFF文件-MATLAB开发
    优质
    GeoTiffWrite是一款MATLAB工具，用于将二维或三维数组高效转换并存储为单波段或多波带的GeoTIFF文件，适用于地理空间数据处理。 该程序能够将2D或3D阵列写入单波段或多波段GeoTIFF文件。有关更多信息，请访问相关文档或者输入：help geotiffwrite。需要注意的是，MATLAB的Mapping Toolbox仅提供了“geotiffread”函数，并没有包含“geotiffwrite”功能。这是一个用于将2D或3D数组写入单波段或多波段GeoTIFF文件的MATLAB程序，支持的数据类型包括1位单色数据（二进制或双电平）、8位无符号整数、16位有符号/无符号整数、32位有符号整数和32位浮点数。 从R2011a版本开始，MATLAB自带了“geotiffwrite”函数。
  • 计算两线段间最短距离的函数 - MATLAB开发
    优质
    这段MATLAB代码提供了一个函数，用于精确计算三维空间中任意两条线段之间的最短距离，适用于几何分析和工程应用。 计算给定起点和终点的两条线段之间的最短距离。采用Dan Sunday网站上的一种算法（可自行搜索相关资料）。使用方法：输入两条线段的起点和终点x,y,z坐标。p1,p2是第一条线段的[x,y,z]坐标，p3,p4为第二条线段的[x,y,z]坐标。输出结果将是两段之间的标量最小距离。 例如： P1 = [0 0 0]; P2 = [1 0 0]; P3 = [0 1 0]; P4 = [1 1 0]; 计算得到的距离为：dist=DistBetween2Segment(P1, P2, P3, P4) 距离结果是1。
  • 对谱聚类（Spectral Clustering）的理解
    优质
    简介：本文深入探讨了谱聚类算法的工作原理及其应用，旨在帮助读者理解该技术如何通过图论和线性代数方法实现高效的数据分割与集群划分。 谱聚类（spectral clustering）是一种基于图论的聚类方法。在谱聚类过程中，首先通过构建相似度矩阵来生成一个加权无向图，这个过程称为构图。然后使用最小割法或其他方式将节点划分为不同的簇，这一步被称为切图。拉普拉斯矩阵在此过程中起着关键作用，它能够帮助我们找到数据集中的内在结构，并且在谱聚类算法中用于计算特征值和特征向量以进行后续的聚类操作。