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常见的高光谱算法MATLAB代码.zip

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简介：
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）。

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  • 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）。
     
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    本资源提供多种线性高光谱解混算法的编程实现，适用于遥感与环境监测领域。包括最小体积法、约束线性解混等技术代码，帮助用户深入理解并应用高光谱图像处理中的关键问题。 这段文字介绍了几种常用的基于线性混合模型的高光谱数据解混算法的代码，可供参考。
     
  • IDW算法MATLAB代码-高光谱异常检测（LSUNRSORAD和LSA）...
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    这段内容介绍了一种基于MATLAB平台实现的IDW算法代码，专门用于执行高光谱图像中的异常检测任务。该代码能够运用LSUNRSORAD和LSA技术有效识别出数据集内的异常像素点，为遥感影像分析提供强有力的支持工具。 IDW算法的MATLAB代码基于正则化子空间方法和协同表示进行高光谱影像异常检测。这是用于高光谱异常检测的MATLAB代码（LSAD-CR-IDW和LSUNRSORAD算法）。有关该项目的更多信息，请参阅我们的论文： - 共同第一作者 - 侯苏增福、李炜、Lianru高、张冰、马Pengge 和 君临太阳。2020年。 - 侯苏增福，李伟，陶然，Pengge 马和 石蔚华。中国科学信息科学。2020年。 - 刘军，侯增福，李伟，冉涛，达尼洛·奥兰多，李洪斌。IEEE神经网络与学习系统汇刊, doi：10.1109/TNNLS.2021.3071026。 先决条件：MATLAB R2018b 其他相关论文： - tanh坤、苏增福侯，Dongelei马云，虞陈，钱渡。遥感, 2019, 11(13): 1578. 共同第一作者
     
  • 基于MATLAB的RXD高光谱异常检测算法实现
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    本研究利用MATLAB平台实现了RXD算法在高光谱图像异常检测中的应用，并验证了其有效性与优越性。 高光谱异常探测算法RXD的MATLAB实现方法包括编写相应的代码来执行RXD算法，以识别高光谱图像中的异常目标或区域。此过程涉及数据预处理、统计模型构建以及异常检测等步骤，并通过MATLAB提供的工具和函数库支持高效地完成这些任务。
     
  • 基于MATLAB的RXD高光谱异常检测算法实现
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    本研究采用MATLAB平台，实现了RXD算法在高光谱图像中的异常目标检测。通过实验验证了其有效性和适应性，为实际应用提供了理论和技术支持。 该资源提供了用于高光谱异常检测的RX算法的MATLAB代码。首先使用LOAD函数读取高光谱数据，然后利用此代码来检测目标。该代码主要用于识别小目标。
     
  • 常见的高光谱图像分类数据集
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    本文章介绍了几种常见的高光谱图像分类数据集，涵盖了不同场景和应用需求，为研究者提供参考。 主要包括：Indian Pines；Pavia Centre；Pavia University；Salinas；Salinas-A；Washington_DC。
     
  • 高光谱数据分析的Matlab算法源码
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    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。
     
  • 改进的高光谱异常检测算法LSAD
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    简介：LSAD是一种经过优化的高光谱异常检测算法，旨在提高在复杂背景下的异常目标识别精度和效率。相较于传统方法，该算法通过引入新的特征选择机制和分类策略，有效提升了检测性能，在多种测试场景中展现出优越性。 Local Summation Anomaly Detection 是一种高光谱异常检测算法，并且有相应的 MATLAB 代码实现。
     
  • MATLAB常见算法
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    《MATLAB常见算法》是一本介绍如何使用MATLAB进行编程和解决科学计算问题的书籍，涵盖了数值分析、数据可视化及工程应用等多个领域。 第17章：数据统计与分析 MultiLineReg 用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系。 PolyReg 用多项式回归法估计一个因变量与单个自变量之间的多项式关系。 CompPoly2Reg 用二次完全式回归法估计一个因变量与两个自变量之间的关系。 CollectAnaly 使用最短距离算法的系统聚类对样本进行分类分析。 DistgshAnalysis 利用Fisher两类判别法对样本数据进行区分和归类处理。 MainAnalysis 对收集的数据执行主成分分析，以识别影响因素的主要组成部分。 以上是第17章中涉及的一些关键数据分析方法和技术概述。
     
  • 高光谱与遥感图像常见数据集
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    本资料涵盖了高光谱及遥感图像领域内的主要数据集概览，包括各类应用的数据来源、特点及其获取途径。 这里包含常用的高光谱图像（HSI）数据集，如Indian Pavia等。每个数据集中都包含了原始图像信息及其对应的地面真实类别标签。由于文件大小限制，目前只能上传这两个数据集，还有Salinas等其他数据集可供使用，如有需要请留言说明。