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端元提取及逐次投影算法(SPA)的MATLAB实现代码

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简介：
本项目提供了一套基于MATLAB的端元提取与逐次投影算法（SPA）的完整实现代码，适用于多种光谱数据分析任务。 自己编写了用于混合像元分解中的端元提取部分的逐次投影算法（SPA）的MATLAB代码，该代码浅显易懂且能够运行并得到结果。然而，由于没有验证数据来确认其准确性，并且未包含精度评定功能，因此无法保证所得结果的正确性。

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  • 端元提取及逐次投影算法(SPA)的MATLAB实现代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB的端元提取与逐次投影算法（SPA）的完整实现代码，适用于多种光谱数据分析任务。 自己编写了用于混合像元分解中的端元提取部分的逐次投影算法（SPA）的MATLAB代码，该代码浅显易懂且能够运行并得到结果。然而，由于没有验证数据来确认其准确性，并且未包含精度评定功能，因此无法保证所得结果的正确性。
     
  • Python中连续投影算法SPA的实现
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    本篇文章详细介绍了如何在Python环境中实现连续投影算法（SPA），探讨了其具体应用和优化策略。 连续投影算法（successive projections algorithm, SPA）是一种前向特征变量选择方法。SPA通过分析向量的投影，将波长投射到其他波长上，并比较这些投影向量的大小，选取其中最大的作为待选波长。然后基于矫正模型来最终确定特征波长。SPA所选择的是包含最少冗余信息及最小共线性的变量组合。
     
  • SPA提取特征_连续投影算法的光谱特征提取_SPA；特征提取_spa提取_
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    SPA（Spectral Projection Algorithm）是一种高效的光谱数据特征提取技术，通过连续投影算法优化选择最具有代表性的变量，广泛应用于化学、生物医学等领域。 使用SPA方法提取特征，数据包括高光谱数据及感兴趣区域的数据，最后一列是标签。
     
  • SPA降维的连续投影法代码
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    本项目提供了一种基于SPA（逐步逼近）降维技术的连续投影算法实现代码。通过优化数据集维度，有效提取关键特征，适用于大规模数据分析和机器学习应用。 光谱数据降维方法之一是连续投影法。
     
  • 连续投影算法-SPA-教程版
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    《连续投影算法（SPA）教程版》是一本专注于解释和教授连续投影算法原理与应用的学习指南。本书通过清晰的示例和详细的步骤帮助读者掌握SPA的使用技巧，适用于希望深入理解线性规划问题求解方法的研究人员及学生。 对老版本代码进行了调试，并用光谱数据进行降维测试，效果不错。如果有需要的小伙伴可以下载使用。调试过程不易，请大家多多支持。
     
  • 基于Matlab的滤波反投影算法实现及源代码
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    本项目采用MATLAB编程环境，详细实现了滤波反投影（FBP）算法，并提供了完整的源代码。适合于CT图像重建的研究与教学应用。 滤波反投影是一种图像重建技术，在医学成像等领域广泛应用。该方法首先进行傅里叶变换以执行频率空间中的卷积操作，然后通过反向投影将数据转换回原始空间，从而生成高质量的图像。这种方法能够有效减少噪声并提高图像分辨率和清晰度。
     
  • 连续投影算法在SPA中的应用
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    本研究探讨了连续投影算法在智能规划与调度（SPA）系统中的具体应用及其优化效果，旨在提高系统的执行效率和灵活性。 SPA连续投影算法是一种用于解决特定问题的计算方法。它通过迭代过程逐步优化解决方案，在数据处理与机器学习领域有广泛应用。这种方法特别适合于大规模数据分析任务，能够有效减少计算复杂度并提高模型训练效率。
     
  • 连续投影算法-SPA-教程版.zip
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    本资源提供详细的连续投影算法（SPA）学习材料和实践指导，涵盖理论基础、操作步骤及应用案例解析，适合科研与工程技术人员深入研究。 对老版本代码进行了调试，并用光谱数据进行降维测试，效果不错。如果有需要的小伙伴可以下载试一试。调试过程很不容易，请大家多多支持。谢谢！
     
  • 有关投影及反投影的MATLAB代码
    优质
    本项目提供一系列用于处理投影与反投影操作的MATLAB代码，适用于图像重建、计算机断层扫描（CT）等领域。包含详细的注释和示例数据集以帮助用户快速上手。 关于在MATLAB代码中使用投影与反投影的示例供参考，谢谢。
     
  • 连续投影算法及其原理，MATLAB实现
    优质
    本研究探讨了连续投影算法的基本原理，并提供了该算法在MATLAB环境下的具体实现方法及应用实例。通过详细代码和案例分析，读者可以深入理解并掌握如何利用MATLAB进行算法模拟与优化计算。 可以实现光谱特征波段的提取，从而减少建模时间。