Advertisement

MATLAB源码实现CARS-PLS在光谱和色谱数据分析中的变量选择

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

简介：
本研究利用MATLAB编程实现了CARS-PLS算法，用于高效筛选光谱与色谱数据中的关键变量，提升数据分析精度。 CARS-PLS 是一种用于光谱数据或色谱数据分析中的变量选择方法的 MATLAB 源码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB源码实现CARS-PLS在光谱和色谱数据分析中的变量选择
    优质
    本研究利用MATLAB编程实现了CARS-PLS算法，用于高效筛选光谱与色谱数据中的关键变量，提升数据分析精度。 CARS-PLS 是一种用于光谱数据或色谱数据分析中的变量选择方法的 MATLAB 源码。
     
  • 光谱数据的变量选择与特征选择算法
    优质
    本研究探讨了光谱数据分析中的变量选择和特征选择算法，旨在提高模型预测精度，减少噪声影响，为化学计量学及机器学习领域提供新的视角和方法。 光谱的变量选择或特征选择算法用于从大量光谱数据中挑选出对模型构建最有价值的信息，以提高预测准确性和模型解释性。这些方法能够有效减少冗余和噪音信息的影响，优化计算资源利用，并有助于更好地理解复杂体系中的关键成分及其相互作用机制。
     
  • 无信息变量去除.rar_光谱_光谱分析程序_光谱变量筛选_光谱波段选取_无信息变量
    优质
    该资源为一款用于光谱数据分析与处理的应用程序，主要用于识别并剔除光谱中的无信息变量。通过优化光谱变量和波段选择过程，提高数据质量和后续分析效率。适用于化学、环境科学等领域的研究人员使用。 用于光谱分析波段选择的无信息变量消除算法的MATLAB代码。
     
  • 基于偏最小二乘法（PLS）及光谱预处理的MATLAB程序在光谱数据分析中的应用
    优质
    本研究介绍了一种结合偏最小二乘法(PLS)与多种光谱预处理技术的MATLAB程序，用于优化光谱数据的分析效果。 可以对光谱数据进行预处理，除了偏最小二乘法之外，还有一些其他方法。
     
  • 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。
     
  • 高光谱数据分析的Matlab算法源码
    优质
    本资源提供一系列用于处理和分析高光谱数据的MATLAB算法源代码，涵盖图像预处理、特征提取及分类识别等多个方面。 本段落介绍了预处理算法、特征选择算法（如随机蛙跳）以及回归分析方法等相关内容。
     
  • 近红外分析中的光谱预处理和波长选择方法的进展及其应用_光谱分析_光谱预处理_光谱算法
    优质
    本文综述了近红外分析中光谱预处理及波长选择方法的发展趋势与最新成果，重点探讨了这些技术在提高光谱数据分析准确性、效率中的关键作用。 光谱分析的核心介绍包括其算法内容及功能简介。这种技术非常实用且有效，在数据分析领域占有重要地位。它通过解析不同物质的光线吸收、反射或发射特性来识别材料成分，广泛应用于化学、物理学以及环境科学等多个学科中。 在算法方面，光谱分析通常涉及复杂的数学模型和计算方法，以从收集到的数据中提取有用信息。这些算法能够处理海量数据，并从中找出关键特征用于进一步研究与应用开发。此外，随着机器学习等先进技术的发展，现代的光谱数据分析工具变得更加智能化、自动化，在提高效率的同时也增强了准确度。 总之，光谱分析不仅具有强大的科学价值和技术意义，还为众多领域的实际问题解决提供了有力支持。
     
  • 小波变换在色谱图中的MATLAB实现代码
    优质
    本项目致力于通过MATLAB编程实现小波变换算法在化学色谱数据分析中的应用，旨在优化信号处理和特征提取过程。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：显示色谱图_小波变换_matlab代码 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明：全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • MATLAB源码实现MOUNTAINTOP数据方位谱分析
    优质
    本项目通过MATLAB编程实现了对MOUNTAINTOP数据进行方位谱分析。代码详细展示了信号处理过程中的关键技术步骤和算法应用，为雷达信号处理研究提供了有价值的资源。 在现代雷达系统设计中，理解和处理复杂的杂波环境至关重要。“山顶”（MOUNTAINTOP）计划是为了模拟和研究机载监视雷达所面临的复杂杂波环境而设立的项目。该项目通过仿真生成与实际机载雷达系统相似的杂波数据，为雷达信号处理提供了一个强大的实验平台。 “山顶”计划的数据主要包括雷达回波信号，这些信号涵盖了多种杂波特性和目标特性。“WangSha_mountaintop_clutter_power.m”文件很可能是用于生成或分析雷达杂波功率的MATLAB脚本。这个脚本可能包含计算和可视化杂波强度分布、估计功率谱密度等功能，对于理解雷达杂波环境的统计特性有着重要的作用。 另一方面，“stap3001v1.mat” 和 “t38pre01v1_cpi_6.mat” 文件可能是存储了雷达瞬时回波数据的MATLAB矩阵。这些文件包含了多个脉冲重复周期（CPI）内的回波样本，可以用于进行空间时间自适应处理（STAP）算法的实现和性能评估。 在MATLAB环境中，结合使用这些数据和脚本能够对“山顶”计划仿真数据执行空时方位谱分析。这种技术通过对每个方位角和时间点上的回波信号进行处理，提取目标信息并抑制非目标干扰与杂波。迭代稀疏主成分分析（IDPCA）是STAP的一种改进方法，通过迭代优化过程更有效地识别和消除杂波模式，从而提高目标检测精度。 这份MATLAB源码和数据集为雷达信号处理研究者提供了一套完整的工具，用于理解和实践空时自适应处理技术。深入研究这些文件不仅能够掌握STAP的基本原理与实现细节，还能了解如何利用“山顶”计划的仿真数据验证及优化算法，这对于提升雷达系统的性能具有重要意义。
     
  • MNF变换在ENVI高光谱数据分析中的应用
    优质
    本研究探讨了MNF变换技术在ENVI软件中分析高光 spectrometry 谱数据的应用，旨在提升数据降维与特征提取效率，增强图像解释能力。 MNF变换在图像处理中的重要作用包括判定图像内在的维数、分离数据中的噪声以及减少计算量。它弥补了主成分分析（PCA）在高光谱数据分析上的不足之处。 进行MNF变换时，需要输入以下参数： - 统计信息范围内的图像。 - shift diff subset 参数。 - 噪声统计文件（可以应用于其他图像上做变换）。 - MNF统计文件（反变换操作时需要用到）。 此外，在输出波段选择阶段可以根据特征值来决定哪些波段需要被保留。