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端元提取的单形体增长SGA MATLAB代码

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简介：
本MATLAB代码实现了一种基于端元提取的单形体增长算法（SGA），用于混合信号分析中的源分离问题。 这是我学习过程中编写的混合像元分解中的端元提取部分的单形体增长（SGA）算法的MATLAB代码。这段代码浅显易懂，并包含三版SGA的代码，分别代表了我在不同阶段的学习思路。这三种思路之间差异不大，只是在细节上有所调整。此外，我还编写了一个用于主成分分析（PCA）降维的函数。 尽管这些代码可以运行并得到结果，但没有提供验证结果的数据或精度评定方法，因此无法保证其正确性。

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  • 端元提取的单形体增长SGA MATLAB代码
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    本MATLAB代码实现了一种基于端元提取的单形体增长算法（SGA），用于混合信号分析中的源分离问题。 这是我学习过程中编写的混合像元分解中的端元提取部分的单形体增长（SGA）算法的MATLAB代码。这段代码浅显易懂，并包含三版SGA的代码，分别代表了我在不同阶段的学习思路。这三种思路之间差异不大，只是在细节上有所调整。此外，我还编写了一个用于主成分分析（PCA）降维的函数。 尽管这些代码可以运行并得到结果，但没有提供验证结果的数据或精度评定方法，因此无法保证其正确性。
     
  • 迅速实现基于单形体体积增长的端元提取算法
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    本研究提出了一种高效的端元提取算法，通过单形体体积的增长来快速准确地识别和分离混合数据中的纯像素成分。 单形体体积生长算法（SGA）是一种高效的高光谱图像端元提取方法。为解决多次顺序计算单形体体积导致的高计算复杂度问题，基于高维空间中单形体体积的计算公式改进了NSGA算法，并推导出两种快速实现方式：一种是基于矩阵三角分解的NSGA（FNSGACF），另一种则是利用分块矩阵行列式的NSGA（FNSGA）。其中，FNSGACF通过优化Cholesky分解方法将单形体体积计算转化为矩阵的三角分解过程，从而降低复杂度并提升算法效率。而FNSGA则采用分块矩阵的概念简化了矩阵行列式运算，大大减少了计算量。实验结果表明，在保持原有NSGA效果的前提下，这两种快速实现方式显著加快了运行速度，达到了高效执行的目标。
     
  • 基于核单纯形增长的高光谱端元提取算法
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    本研究提出了一种基于核单纯形增长的方法来优化高光谱图像中的端元检测，有效提升了复杂场景下的材料识别精度和可靠性。 为了有效提取高光谱图像中的端元，在多重散射效应的影响下，线性混合模型可能不再适用。因此，本段落将单纯形增长算法（SGA）扩展为内核版本。在新的单纯形体积公式中没有进行降维处理，并以此为基础形成了改进的单纯形增长算法（NSGA）。原始数据通过非线性映射转换到高维空间，在此空间中可以忽略多重散射的影响。为了简化复杂的非线性映射过程，使用内核函数将NSGA扩展为内核NSGA（KNSGA）。 模拟和真实数据的实验结果显示，提出的KNSGA方法在性能上优于SGA和NSGA。
     
  • 基于MATLAB的纯像素指数PPI端元提取代码
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    本代码利用MATLAB实现纯像素指数PPI方法，用于准确提取光谱库中的端元，适用于高光谱数据分析与处理。 自己编写了用于混合像元分解中的端元提取部分的纯像元指数PPI算法的MATLAB代码。该代码可以运行并得到结果，但没有验证数据来确认结果的准确性，并且尚未编写精度评定程序，因此无法保证结果正确性。
     
  • 基于MATLAB的VCA顶点成分分析端元提取代码
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    本段落提供了一种基于MATLAB实现的VCA（Vertices Crop Algorithm）算法代码，用于执行顶点成分分析并自动从高光谱图像中精确地提取纯像素（即“端元”）。 自己编写了一段用于混合像元分解中的端元提取部分的顶点成分分析（VCA）的MATLAB代码，该代码浅显易懂且可以运行得到结果。但没有提供验证结果的数据，也没有编写精度评定程序，因此无法保证其正确性。
     
  • 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。
     
  • 端元提取与识别
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    端元提取与识别主要探讨在遥感图像处理中如何准确分离和辨识构成多光谱或高光谱数据的基本地物类型成分的技术方法。 端元提取与识别是高光谱遥感图像分析中的关键技术之一，主要用于解决混合像素问题。这类图像包含丰富的光谱信息，但也带来了单个像素可能包括多种材料的挑战。在这些图像中，代表单一物质或材料光谱特性的向量被称为端元；而将它们从复杂的数据集中分离出来的过程称为端元提取。 现有的一些经典算法已经被应用于解决这一问题，例如Boardman算法、N-FINDR和Pixel Purity Index（PPI）等。尽管这些方法各有特点，但其假设条件在实际应用中可能不完全适用，导致结果出现偏差。因此，有研究者提出了ICE算法——迭代受限端元提取法，基于统计学原理来改进现有技术的局限性。 具体来说，在使用高光谱图像进行处理前通常需要预处理步骤以确保数据质量。这包括利用特定软件包（如ATREM2.0）和后处理工具（例如EFFORTTM）对原始辐射测量值进行校正，以及排除反射率极低的数据点来减少噪声干扰。 端元提取与识别的应用范围广泛，从遥感监测到矿物、植被分类乃至军事侦察等领域均有其独特价值。此外，在这一过程中解混是一个关键步骤，它涉及到将混合像素分解为纯材料成分及其对应比例的计算。目前大多数方法假设线性混合模型以简化问题处理，但这也限制了它们的应用范围。 高光谱遥感技术的发展不仅依赖于算法创新，还需要结合物理和统计建模来提升地表物质特征的识别能力。例如AVIRIS（机载可见红外成像光谱仪）提供的数据已成为科研与环境监测的重要资源；而MNF变换则通过减少图像中的噪声成分提高了端元提取精度。 总之，随着相关技术的进步和完善，高光谱遥感图像处理在多个领域的应用前景愈发广阔。
     
  • 圆形单元波束形成MATLAB仿真程序代码
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    本简介提供了一段用于圆形阵列单元波束形成的MATLAB仿真程序代码。该代码模拟了不同条件下的波束特性，适用于雷达、声纳等领域的研究和教学。 圆形阵列波束成型的MATLAB仿真
     
  • MATLAB高光谱图像处理中的PPI端元提取
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    本研究探讨了在MATLAB环境下利用概率判别迭代（PPI）算法进行高光谱图像端元自动提取的技术与应用，旨在提高矿物、植被等目标物识别精度。 用于高光谱图像处理的端元提取，PPI方法能有效提取端元光谱。HYPERPPI 实现了像素纯度指数（PPI）算法，用于寻找端元。
     
  • LSMP中的指数增长模型MATLAB代码
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    本代码实现了一个基于LSMP框架下的指数增长模型，并通过MATLAB语言进行编程和仿真分析。适用于研究初期阶段事物的增长趋势。 指数增长模型的MATLAB代码参考SIGKDD2017论文《长短记忆过程：微观社会联系的增长动态建模》，作者为臧诚熙、崔鹏、克里斯托斯·法劳索斯及朱文武。相关资料将于2017年8月13日KDD大会后上传。 环境配置如下： - CPU: Core i7-3770 @ 3.4GHz - 内存：16GB，64位操作系统 - MATLAB版本：R2016a 我们提供了一组基本代码用于拟合和生成长短记忆过程，并包括一些基线模型的实现： - 泊松过程 - 具有指数核的霍克斯过程 - 具有幂律核的霍克斯过程