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DSEBS_pub.rar_基于Matlab的高光谱光谱波段选择工具包

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简介：
这是一个基于MATLAB开发的高光谱光谱波段选择工具包（DSEBS），旨在为用户提供简便高效的波段筛选功能，适用于各类高光谱数据分析与应用研究。 基于图支配集的高光谱图像波段选择算法发表在2016年的IEEE TGRS期刊上。

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  • DSEBS_pub.rar_基于Matlab的高光谱光谱波段选择工具包
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    这是一个基于MATLAB开发的高光谱光谱波段选择工具包（DSEBS），旨在为用户提供简便高效的波段筛选功能，适用于各类高光谱数据分析与应用研究。 基于图支配集的高光谱图像波段选择算法发表在2016年的IEEE TGRS期刊上。
     
  • iVISSA_光谱特征波段选择_光谱_特征选择_
    优质
    简介：本文探讨了iVISSA技术在光谱分析中的应用，重点研究如何通过该方法有效进行光谱数据的特征波段选择与特征提取。 光谱特征波段的筛选涉及从光谱数据中选取具有代表性的变量来建立定量预测模型。
     
  • 基于AP聚类的高光谱波段选取
    优质
    本研究提出一种基于Affinity Propagation（AP）聚类算法的高光谱波段选择方法，有效减少数据维度同时保持分类性能。 波段选择在降维的同时能够保留高光谱数据的物理意义，在很多方面具有应用价值。近邻传播（AP）算法根据数据点之间的相关性进行聚类，并将所有数据点视为潜在的聚类中心。本段落提出了一种基于AP聚类的波段选择方法，利用光谱信息散度和光谱相关角（SID-SCA）与光谱信息散度和光谱梯度角（SID-SGA）改进了AP算法中相似度的计算方式。将降维后的结果输入支持向量机（SVM）分类器进行分类，并通过Indiana Pines数据集验证其准确性。实验结果显示，所提方法能够更好地提取波段信息并提高分类精度。
     
  • weifen-malab.rar_MATLAB 微分光谱_一阶微分光谱_光谱的一阶微分_波段选择
    优质
    该资源包提供了基于MATLAB实现的一阶微分光谱分析工具，适用于进行微分光谱处理、波段选择和特征提取等应用研究。 光谱微分（包括一阶和二阶微分）可以用于高光谱遥感图像的最佳波段选择。
     
  • 高光谱数据最佳波段组合选择_band_select_oif_OIF_selectband_
    优质
    高光谱数据最佳波段组合选择探讨了从大量高光谱数据中挑选出最优波段集合的技术方法，旨在提升目标识别与分类精度。本研究采用OIF（优化指标函数）算法进行波段筛选，以实现高效的数据压缩和信息保留。 根据OFI指数确定高光谱数据的最佳三个波段组合。
     
  • VerySource_近红外_波段选择_bipls_iPLS_光谱
    优质
    本资源专注于近红外波段的选择性分析，采用bipls和iPLS算法优化光谱数据处理，提高模型预测精度与稳定性。 BiPLS和iPLS波段选择代码用于实现近红外光谱的波段挑选功能。
     
  • 高光谱分类KNN MATLAB代码-FNGBS：高效邻域分组的快速高光谱波段选择方法
    优质
    本项目提供了一种基于MATLAB实现的高效算法——FNGBS，用于加速高光谱图像处理中的波段选择过程，并改进了经典的KNN分类器性能。 高光谱分类knnmatlab代码FNGBS是用于高光谱波段选择的快速邻域分组方法的一种实现方式。四个公共数据集被用来验证所提出的FNGBS的有效性，这些数据集包括E-FDPC、瓦卢迪SNNC等。为了执行关于FNGBS算法的相关任务，请使用MATLAB和libsvm，并运行main.m文件以开始操作，同时需要通过main_recomBand.m来处理获得的推荐频段。 结果表明，所提出的快速邻域分组方法的有效性可以通过KNN和SVM分类器进行定性的测量。以下是关于推荐频段、分类性能以及计算时间的一些比较数据： - E-FDPC：FNGBS(1%)为0.12, FNGBS(100%)为7.43 - 印度松树（6段）：FNGBS(1%)为0.44，FNGBS(100%)为10.42 - 博茨瓦纳(8乐队)：FNGBS(1%)为9.28, FNGBS(100%)为3.73 - 帕维亚大学（13个乐队）：FNGBS(1%)为27.93，FNGBS(100%)为1.2 - 萨利纳斯(6乐队)：FNGBS(1%)为40.38, FNGBS(100%)为1.6
     
  • 关于高光谱影像波段选择算法的研究论文.pdf
    优质
    本文探讨了高光谱影像处理中的波段选择算法，分析了多种现有方法的优缺点，并提出了一种新的高效波段选择策略。 基于高光谱影像数据的特点，本段落分析了多种降维方法，并着重探讨了几种波段选择算法：熵及联合熵、最佳指数因子、自动子空间划分、自适应波段选择、波段指数以及最优波段指数（OBI）等。文章对这些算法的有效性、局限性和计算复杂度进行了详细评估，针对现有波段指数方法的不足之处提出了新的优化方案——最优波段指数（OBI）。最后通过一系列实验验证了各种算法的实际性能表现。
     
  • 高光谱图像处理-MATLAB光谱工具箱
    优质
    本课程专注于使用MATLAB光谱工具箱进行高光谱图像处理，涵盖数据预处理、特征提取及分类等关键技术。 我正在寻找一个适用于MATLAB的高光谱工具箱，用于处理高光谱遥感图像的研究工作。
     
  • 波段选择在高光谱技术中的应用——毕设论文
    优质
    本论文探讨了高光谱技术中不同波段的选择方法及其对图像分类和目标识别的影响，旨在优化波段组合以提高分析精度。 高光谱图像假彩色合成与波段选择是本科毕业设计论文的主题之一，并且该论文被评为校级优秀毕业论文。论文附有相关代码，属于算法类研究。