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基于MATLAB的光谱算法复现与重构-包含源代码的文档

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简介：
本资料深入探讨并实现了多种光谱分析算法于MATLAB平台，附带详尽注释及完整源码，旨在促进科研交流和软件开发。 复现并重构光谱算法的MATLAB代码及文档包含完整的源码。 如有需要，请查阅相关的MATLAB算法文档以获取更多细节和支持。请注意，此处不提供具体链接或联系信息。

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  • 基于MATLAB的光谱算法复现与重构-包含源代码的文档
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    本资料深入探讨并实现了多种光谱分析算法于MATLAB平台，附带详尽注释及完整源码，旨在促进科研交流和软件开发。 复现并重构光谱算法的MATLAB代码及文档包含完整的源码。 如有需要，请查阅相关的MATLAB算法文档以获取更多细节和支持。请注意，此处不提供具体链接或联系信息。
     
  • 基于SFS算法的三维重构MATLAB代码
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    本段代码利用MATLAB实现基于SFS（Shape from Shading）算法的三维表面重构，适用于计算机视觉和图像处理领域。 使用SFS算法对目标在不同角度拍摄的图像进行三维重构的MATLAB代码。
     
  • 基于Matlab的K-means算法实现及使用文档与源代码
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    本项目提供了一个基于Matlab环境下的K-means聚类算法实现。文档中详细说明了如何运行和理解该算法，并附有完整的源代码供读者参考学习。 K-means算法的Matlab实现代码（包含使用文档和源代码），可以直接调整参数后运行。
     
  • 基于MATLAB的BOSS光谱特征提取算法代码
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    本简介提供了一种基于MATLAB实现的BOSS（Bag-of-Spectral-SWords）光谱特征提取算法的代码资源。该方法通过将高维光谱数据转换为低维特征向量，以便于后续的数据分析和模式识别任务。此代码适用于科研人员及工程师处理复杂光谱信号的应用需求。 邓百川等人提出了一种近红外光谱特征提取算法，名为A bootstrapping soft shrinkage (BOSS) 方法用于变量选择。
     
  • 基于MATLAB的压缩感知重构算法比较源代码
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    本项目提供多种基于MATLAB实现的压缩感知信号重构算法源码，旨在对比不同算法在数据恢复中的性能差异。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 2. 领域：压缩感知信号重构 3. 内容：利用MATLAB对比IRLS、OMP、MOMP、SP以及CoSaMP五种压缩感知算法的信号重构性能。通过蒙特卡洛循环的方式进行多次仿真实验，并计算最终结果的平均值。 4. 注意事项：请确保在MATLAB左侧选择正确的当前文件夹路径，即程序所在的位置。具体操作可以参考提供的视频录像。
     
  • 基于MATLAB的IEEE33节点配电网重构算法实现代码
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    本段代码利用MATLAB语言实现了针对IEEE 33节点配电系统的网络重构算法。旨在优化系统运行成本和提高供电可靠性。 电气配电网重构（IEEE33节点算例代码MATLAB编写）
     
  • 基于光谱全变分的高光谱图像去噪算法-MATLAB实现
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    本研究提出了一种基于光谱全变分理论的高光谱图像去噪方法，并在MATLAB中实现了该算法。通过优化光谱和空间信息，有效提升了去噪效果与图像质量。 该软件包提供了用于频谱总变化（STV）降噪算法的MATLAB代码，这是一种适用于高光谱图像的新降噪方法，能够从观测数据中估计整个频谱轴上的噪声水平。STV去噪算法的命令格式为：out_stv = 光谱电视(hyper_noisy, opts)；其中 hyper_noisy 是输入图像，opts 是参数设置。输入图像是一个3D噪声图像（即高光谱图像或视频）。在使用该命令前，请将 opts.beta 设置为 [1 1 0.1]。输出结果会存储在变量 out_stv.f 中。更多详细信息请参考随附的用户指南。 有关更多信息和引用文献，可查阅： Chien-Sheng Liao、Joon Hee Choi、Delong Zhang、Stanley H. Chan 和 Ji-Xin Cheng，“通过总变异最小化对受激拉曼光谱图像进行降噪”，物理化学杂志 C，2015 年。
     
  • 基于粒子群算法的配电网重构（含Matlab完整源码）
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    本研究运用粒子群优化算法对电力系统的配电网进行重构，旨在提高供电可靠性和减少网络损耗。文中提供了详细的理论分析及其实现步骤，并包含完整的MATLAB代码供读者参考和应用。 基于粒子群优化的配电网重构（Matlab完整源码）
     
  • 基于Matlab的EKF姿态估算法实现+源代码+文档说明
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    本项目详细介绍了在MATLAB环境下使用扩展卡尔曼滤波(EKF)进行姿态估计的方法，并附有完整的源代码及详细的文档说明，适用于研究和学习。 资源内容：基于Matlab实现的EKF姿态估计算法，包括源代码及文档说明。 代码特点：包含运行结果；采用参数化编程方式，便于调整参数设置；代码结构清晰、注释详尽，并且经过测试确保功能正常。 适用对象：适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业大学生在课程设计、期末作业或毕业设计中的使用。 作者介绍：一名资深算法工程师，在某知名公司工作十年以上。精通Matlab、Python、C++及Java编程语言，擅长于YOLO目标检测模型的仿真研究以及多种智能优化算法的应用；同时具备丰富的计算机视觉领域经验，并在神经网络预测、信号处理、元胞自动机建模与图像处理等方面有着深厚的技术积累；此外，在无人机控制和路径规划等领域也有着广泛的研究成果。
     
  • 常见的高光谱算法MATLAB代码.zip
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    本资源包含多种常见高光谱图像处理算法的MATLAB实现代码，适用于科研和教学用途，帮助用户快速上手进行高光谱数据分析与应用开发。 常用的高光谱混合像元分解算法包括降维方法（如VCA、MNF）、端元估计（GLRT）、端元提取技术（nFINER、PPI、AMEE等）以及丰度反演方法（FCL、UCLS等）。此外，还有用于探测的算法（HUD、OSP、CEM等）。