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二维光谱特性空间

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简介：
《二维光谱特性空间》一书探讨了基于光谱数据的图像分析与处理技术，深入研究了不同物质在二维空间中的光谱分布和变化规律。 该程序用于自动生成NIR-Red二维光谱特征空间散点图，并通过人机交互方式获取土壤、植被等端元的信息。输入为Red与NIR波段的遥感图像（tif格式），输出包括土壤线截距和斜率，以及在散点图上点击特定位置以获得对应于Red和NIR波段的具体信息的功能。即将发布利用NIR/Red图像自动提取土壤线及解算端元信息的V2.0版本程序，请大家期待。

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  • 二维光谱特性空间
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    《二维光谱特性空间》一书探讨了基于光谱数据的图像分析与处理技术，深入研究了不同物质在二维空间中的光谱分布和变化规律。 该程序用于自动生成NIR-Red二维光谱特征空间散点图，并通过人机交互方式获取土壤、植被等端元的信息。输入为Red与NIR波段的遥感图像（tif格式），输出包括土壤线截距和斜率，以及在散点图上点击特定位置以获得对应于Red和NIR波段的具体信息的功能。即将发布利用NIR/Red图像自动提取土壤线及解算端元信息的V2.0版本程序，请大家期待。
  • ENVI插件下的遥感二维光谱特征空间
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    本研究探讨了在ENVI软件环境下开发的插件技术，用于分析和可视化遥感数据中的二维光谱特性，揭示地物信息。 绘制二维光谱特征空间（如提取土壤线）的ENVI插件可以直接复制到ENVI安装目录下的save_add文件夹下，在image窗口的Tools菜单中可以看到新增的一项名为“My2DScatter”的子菜单。该工具要求输入影像的有效值范围归一化至0-1，并且在选择波段时必须双击操作。土壤线的参数通过给出直线上两个点的坐标来确定。此外，推荐在ENVI4.8版本下使用此插件。
  • 二维图像熵.rar_field78e_somekol_二维灰度熵_图像特征分析_灰度分布空间特性
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    本资源探讨了二维图像中基于灰度分布的空间特性和信息熵，通过分析图像灰度值的变化来提取其特征，适用于图像处理和模式识别领域。 计算图像的二维熵需要在一维熵的基础上引入能够反映灰度分布空间特征的特征量。为此编写了一个名为H_img2d.m的函数来计算图像的二维熵，并提供一个测试代码文件H_img2d_test.m以及用于测试的图像boy.jpg。
  • 2DPOCHA.zip_二维相关光谱(Pocha)_下载_二维相关_光谱计算
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    2DPOCHA.zip是一款用于进行二维相关光谱分析和计算的软件工具。它基于Pocha方法，适用于化学、材料科学等领域中复杂光谱数据的相关性研究与解析。 日本教授Ozaki编写的二维相关光谱计算可执行程序在国际上较为流行且适用。
  • 基于深度学习的高光谱图像空间-光谱联合特征提取
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    本研究提出一种基于深度学习的方法，用于从高光谱图像中高效地抽取空间和光谱融合特征，以提升图像分类与目标识别性能。 鉴于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性及空间相关等特点，本段落提出了一种基于深度学习的空-谱联合（SSDL）特征提取算法以有效挖掘这些数据中的空-谱特征。该方法采用堆叠自动编码机等多层次深度学习模型对高光谱图像进行逐层训练，从而识别出其中深层次的非线性特性；随后依据每个像素的空间邻近信息，将样本深度特征与空间信息相融合，增强同类地物间的聚集性和不同类地物之间的区分度，进而提升分类效果。在帕维亚大学和萨利纳斯山谷两个高光谱数据集上的实验结果显示，在1%的样本比例下总体分类精度分别达到了91.05%和94.16%，而在使用5%样本的情况下，则进一步提高到了97.38%和97.50%。这些结果表明，SSDL算法通过整合深度非线性特征与空间信息，在提取具有更强鉴别能力的特征方面表现出色，并且相较于同类方法能够获得更高的分类精度。
  • 关于二维空间域中移动通信统计信道的空时特性分析
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    本文探讨了在二维空间领域内移动通信中的统计信道特性，并深入分析其时空特性，为无线通信系统的设计与优化提供理论依据。 为了减少无线环境中多径效应的影响，需要提供信道模型中的多径分量到达角度（AOA）及到达时间延迟（TOA）。基于此需求提出了几何单反射信道模型(GBSBCMs)的概念，该概念假设散射体在椭圆区域或圆形区域内均匀分布。对于宏蜂窝和微蜂窝环境而言，使用椭圆模型(EM)或者圆模型(CM)可能是合理的选择；然而，在一般化的散射体分布情况下，则需要获取信道参数以确保有效性。 研究中推导了基站信号的到达角度与时间延迟在任意类型散射体下的联合概率密度函数及边缘概率密度函数，该理论适用于不同类型的蜂窝网络。特别地，对高斯分布型散射体进行了深入探讨，并通过仿真验证了所提出模型的有效性。
  • 二色性光谱分析
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    二色性光谱分析是一种利用物质在不同偏振态光照下的吸收或散射差异来研究其结构和组成的光学方法。这种方法能够提供关于分子排列、构象以及手性的详细信息，广泛应用于材料科学、生物化学及药物开发等领域。 圆二色谱分析（CD）是学术研究中的必备工具。
  • 3DCAE-HyperSpectral-Classification: 无监督空间光谱特征学习的三维卷积自动编码器高光谱分类方法
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    简介：本文提出了一种基于三维卷积自动编码器的无监督空间光谱特征学习方法，用于改进高光谱图像的分类精度。该方法利用HyperSpectral数据的独特特性进行高效、准确的分类处理。 本段落提出了一种基于三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略，用于高光谱图像分类。与传统的手工特征提取算法相比，深度神经网络(DNN)在特征学习方面表现出色，但通常需要大量标记样本才能有效运行，在高光谱数据集中获取这些训练样本来之不易。 为此，我们设计了一种仅使用3D卷积、池化和批处理归一化的三维卷积自动编码器（3D-CAE），以最大化空间光谱结构信息的利用。同时，为了在无需标记样本的情况下进行网络参数学习，还设计了一个配套的3D解码器来重建输入模式。 实验结果表明，在多个基准高光谱数据集上提出的3D-CAE能够有效提取空间光谱特征，并且不仅优于传统的非监督特征提取方法，还在分类应用中胜过许多基于标记样本的方法。
  • 空间谱估计算法.zip_空间谱估计_子空间拟合_空间谱测向_雷达空间谱估算
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    本资料包聚焦于空间谱估计算法的研究与应用，涵盖子空间拟合技术、空间谱测向及雷达系统中的空间谱估算等内容。适合雷达信号处理领域的科研人员和技术爱好者学习参考。 用子空间拟合算法实现雷达测向中的空间谱估计功能的MATLAB源码。
  • 02-11.5 光波场的空间频率及其空间频谱.pdf
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    本文档探讨了光波场在不同空间频率下的特性，并详细分析了其空间频谱分布规律，为光学领域的深入研究提供了理论依据。 《光波场的空间频率与空间频谱分析》 在光学领域内，对光波场的研究至关重要，特别是在现代技术应用如成像、通信等方面尤为关键。本段落着重探讨了单色平面光波的特性，并通过二维傅里叶变换来解析其空间频率和相应的频谱。 首先引入“空间频率”概念：对于沿z轴传播的单色平面光波，可以用公式tzkzTtEEE+ -  -+-   -+--  表示。其中，ω代表角频率（单位时间内波的周期数），k为空间中的传播常数，λ是光波在空间上的周期长度。空间频率定义为每增加一个单位距离时，在特定方向上光波场变化的次数，即1/λ。 当考虑不同观察角度θ时，相应的空间频率会有所不同：例如沿着θ角观察，其值变为sin(θ)/λ；而在xOy平面上，则分别对应于两个正交的方向（x和y），它们的空间频率可通过余弦和正弦函数来表示。由此可以全面描述光波在各个方向上的传播特性。 接下来讨论了利用二维傅里叶变换技术分析空间频谱的方法：该方法能够将xy平面内复振幅分布E(x, y)转换为对应于不同空间频率(fx, fy)的表达式E(fx, fy)，从而揭示出光波场中的各种频率成分。每个特定的空间频率都代表了一种沿指定方向传播的基本平面光波，它们共同构成了复杂的光波场。 通过这种频谱分析方法可以深入了解光学图像及信息处理系统中不同频率分量的重要性与分布情况。这对于优化成像质量、设计高效的信息编码解码方案以及开发先进的通信技术具有重要意义。 综上所述，理解和掌握单色平面光波的空间频率及其空间频谱是现代光学研究和应用领域不可或缺的基础知识之一。通过二维傅里叶变换等数学工具的应用，能够帮助我们更好地解析复杂光信号的特性，并推动相关领域的技术创新与发展。