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Vertex Component Analysis.pdf

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简介：
《Vertex Component Analysis》是一篇研究论文，介绍了一种新颖的数据分析方法，用于处理具有混合特性的高维数据集。这种方法在信号处理和机器学习领域有广泛应用潜力。 顶点成分分析（Vertex Component Analysis, VCA）是一种用于高光谱图像端元提取的有效方法。VCA通过寻找数据立方体中的简单形体的顶点来识别纯净像元，这些顶点代表了混合像素中存在的原始材料或“端元”。这种方法特别适用于那些具有复杂混合情况下的场景分析，能够在保持较高精度的同时快速准确地确定高光谱图像中各个成分的具体位置。

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  • Vertex Component Analysis.pdf
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    《Vertex Component Analysis》是一篇研究论文，介绍了一种新颖的数据分析方法，用于处理具有混合特性的高维数据集。这种方法在信号处理和机器学习领域有广泛应用潜力。 顶点成分分析（Vertex Component Analysis, VCA）是一种用于高光谱图像端元提取的有效方法。VCA通过寻找数据立方体中的简单形体的顶点来识别纯净像元，这些顶点代表了混合像素中存在的原始材料或“端元”。这种方法特别适用于那些具有复杂混合情况下的场景分析，能够在保持较高精度的同时快速准确地确定高光谱图像中各个成分的具体位置。
     
  • 最新的VCA（Vertex Component Analysis）方法
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    简介：Vertex Component Analysis (VCA)是一种先进的光谱图像分析技术，用于精确识别和提取高维数据中的纯净像元。最新VCA方法进一步优化了算法性能和计算效率，在多种应用场景中展现出卓越的解混能力。 最新的Vertex Component Analysis (VCA) 改进方法进行了优化和更新。
     
  • Matrix Analysis.pdf
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    《Matrix Analysis》是一本深入探讨矩阵理论及其应用的专业书籍，涵盖矩阵代数、特征值问题及矩阵分析等核心内容。 《矩阵分析》英文版全面介绍了矩阵的各种运用及性质，适合数学专业和通信专业的学生学习使用。
     
  • PCA Analysis.pdf
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    PCA Analysis.pdf是一份详细介绍主成分分析（PCA）原理及其应用的研究文档。通过降维技术优化数据处理和机器学习模型性能。 该文件介绍了GNSS坐标时间序列QOCA（Quasi-observation Combination Analysis）软件中的PCA模块的简介（英文版），包括驱动文件中各参数的释义。 主成分分析（PCA）是一种统计方法，用于将高维数据集转换为一组线性不相关的变量，称为主成分。在GNSS坐标时间序列分析中，PCA被用来提取数据中的主要变化模式，并特别适用于识别网络中多个站点之间的共同信号和系统误差。该技术的核心思想是找出数据集中最主要的变异源，这些变异源可以是共有的时间函数，在空间上表现出不同的响应。 通过使用PCA进行时间序列分析，能够揭示单站数据中的线性和非线性变化模式。然而，对于更复杂的信号提取如瞬态信号或由系统误差引起的现象，传统的单站分析方法可能不够理想。例如，瞬态信号很容易被噪声淹没，并且某些系统误差引起的明显变化也很难在单一时间序列中识别出来。 PCA利用一个关键特性：来自同一源头（无论是空间还是地下）的信号虽然在不同表面站点上的响应可能会有所不同，但它们的时间变化应该是相同的，即所谓的共同源时间函数。通过提取这种具有内在时空相关性的网络变化模式，科学家能够分离出随机误差之外的特定信号。 在GNSS网络时间序列分析中，PCA通常用于执行空间区域滤波以去除公共模式误差（CME）。QOCA软件中的PCA模块就是为此目的设计的，并帮助用户进行此类分析。使用该功能之前需要准备包含所有站点的数据集合和必要的校正与标准化步骤。接下来是计算协方差矩阵、特征值及向量，选择解释总变异最大的主成分并转换原始数据。 此外，除了用于去除CME之外，PCA还可以应用于检测地壳运动、地球动力学研究以及地震活动监测等领域。在Ubuntu等操作系统上使用QOCA软件可以提供友好的界面和工具来执行这项分析任务。通过深入理解PCA的原理及其应用，科学家与工程师能更有效地从大量GNSS数据中提取出有价值的信息。
     
  • The Foundations of Behavioral Economic Analysis.pdf
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    本书《行为经济分析基础》探讨了心理学原理如何影响个体决策，并介绍了行为经济学的核心理论与应用。 这本专为高级本科生和研究生编写的书籍是行为经济学的首部权威性导论。内容深入浅出且引人入胜，并结合实际应用案例进行讲解。全书分为九个部分共二十四章： 第一部分探讨了风险、不确定性和模糊性的行为经济理论，分析了预期效用理论面临的实证挑战，并介绍了最具证据支持的行为模型——前景理论。 第二部分则关注利他性偏好，通过实验游戏提供的数据来展示人类的社会属性，并讨论不平等厌恶、基于意图的互惠、有条件的合作、人类美德和社会认同等主题的应用和模型。 第三部分聚焦于时间折扣问题。这里解释了反对指数贴现效用模型的证据，并引入了几种行为经济学模型如超几何递减理论，属性基础模型以及参考时点理论。 第四部分描述了经典博弈论的实证研究结果并介绍了几种行为博弈理论模式，包括层级k和认知层次结构、量子响应均衡及心理博弈等。 第五部分涵盖了学习的行为经济模型，其中包括进化博弈论、传统学习模型、经验加权吸引理论、学习方向理论以及随机社会动态学说。 第六部分探索了情绪在经济学中的角色。它讨论了诸如投射偏差、诱惑偏好和幸福经济学等问题，并探讨了情感与认知之间的相互作用。 第七部分则关注有限理性的问题，包括判断的启发法和偏见、心理账户及行为金融等内容。 第八部分涉及行为福利经济理论，主要涵盖软性父权主义以及基于选择的福祉衡量标准等主题。 最后，在第九部分中简要介绍了神经经济学的基础知识。
     
  • Discrete Inverse Theory in Geophysical Data Analysis.pdf
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    本书《离散逆理论在地球物理数据分析中的应用》深入探讨了如何运用离散逆理论解决复杂的地球物理数据问题，为研究人员提供了一套有效的分析工具和方法。 Geophysical Data Analysis Discrete inverse theory是一本包含程序的经典原版书籍。
     
  • MX Component V4
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    MX Component V4是一款功能强大的软件开发工具包，专为提升应用程序界面设计和用户体验而打造。它提供了丰富的UI组件库以及灵活的定制选项，帮助开发者高效地构建出具有吸引力且交互性强的应用程序。 MX Component V4文件较大，已上传至百度云。提供链接及密码如下：仅有一个安装包，为原始完整安装包4.0a版本，本人已经试用过，并确认下载后可以直接安装。此控件用于VB.NET与三菱PLC的通讯，请需要者自行下载。
     
  • MX Component Ver 419V.zip
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    MX Component Ver 419V.zip 是一个包含最新版本MX组件库的压缩文件包，适用于软件开发人员使用，提供丰富的用户界面控件和功能模块。 MX Component最新版419版本MX Component V4是三菱PLC官方提供的上位机通讯中间件安装包，支持最新的Windows 10系统。这是一款非常好用的三菱PLC通信软件，欢迎需要此工具的朋友前来下载使用。
     
  • PointCloud Principal Component Analysis
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    Point Cloud Principal Component Analysis（PCA）是一种用于分析和简化点云数据的技术，通过计算点云的主要特征方向来降低数据维度，便于后续处理如压缩、识别与重建。 对K邻域搜索得到的局部点云数据进行PCA主成分分析，输入局部邻域点云三维数据，输出特征值及特征向量。