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基于MATLAB的纯像素指数PPI端元提取代码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的PPI高光谱端元提取算法（含注释）
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    本研究开发了一种基于MATLAB的PPI算法，专门用于从高光谱图像中精确提取像素纯像元（端元），并提供了详细的代码注释以方便理解和应用。 高光谱端元提取算法PPI的Matlab实现代码包含详细参数注释，适用于学习高光谱图像解混技术。
     
  • ENVI高光谱分析中的PPI纯净像元指数
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    简介：PPI（纯净像元指数）是ENVI软件中用于高光谱数据分析的一种方法，专门识别和提取最纯净的像素，从而提高分类精度和数据解释质量。 PPI（纯净像元指数）生成的结果是一副灰度影像，DN值越大表明该像素越纯。 作用及原理： 纯净像元指数法通过对图像中的每个像素进行反复迭代，在多光谱或高光谱影像中寻找最“纯”的像素。（通常基于MNF变换结果来进行） 通过将N维散点图迭代映射为一个随机单位向量，每次映射的极值像素被记录下来，并且这些极值像元的数量也被记录。 根据每个像素在多次映射过程中成为极值像元次数来决定该像素是否为纯净像元。 计算时需要输入的参数： 进行迭代的次数 设置域值系数（用于确定何为“极端”像元） 数据二次采样（减少内存需求，但不能设得太小）
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 光谱解混与端元提取-FCLS、PPI、VCA方法比较.rar
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    本资源探讨了FCLS、PPI和VCA三种算法在遥感图像中的光谱解混及端元提取的应用，并对其性能进行了对比分析。适合科研学习参考。 高光谱数据的光谱端元提取方法包括PPI、SGA、VCA 和 ATGP，解混方法则有FCLS。
     
  • MATLAB提取文件要素代码-MATLAB-LSDYNA
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    本资源提供了一套利用MATLAB编写的数据处理脚本，专门用于解析和提取LSDYNA模拟结果中的关键信息。适合工程仿真分析人员使用。 该项目包含一个用于读取来自有限元求解器LS-DYNA的ASCII结果文件的阅读器，以及一个从MATLAB环境中以编程方式运行LS-Dyna模拟的包装器。 此项目与LS-DYNA的创建者或发行商无关，因此是非官方性质的。目前，matlab-lsdyna仅在Windows环境下编写和测试过。 虽然读取ASCII数据库的功能应该不受操作系统的限制，但用于执行模拟的代码可能无法在其他系统上运行成功。欢迎更多的人尝试不同的环境进行测试以验证兼容性。 所有项目代码均由Sven Holcombe使用MATLAB语言开发完成。 功能包括： - 创建并启动仿真：lsdyna.simulation - 从文件夹中读取LS-DYNA模拟 - 读取ASCII LS-DYNA输出数据库文件： - lsdyna.read.asciiFiles - 获取所有可用的输出数据库信息； - lsdyna.read.bndout - 边界条件数据提取； - lsdyna.read.elout - 元素数据获取； - lsdyna.read.nodfor- 节点力数据读取 - lsdyna.read.nodout- 显示节点坐标、速度和加速度信息。
     
  • 基于MATLAB的遥感影像道路提取代码
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    本项目提供了一套基于MATLAB开发的道路自动提取算法，适用于处理各类遥感影像数据，旨在简化复杂图像中的道路网络识别过程。 基于 MATLAB 语言，针对两种提取道路边缘的方法（梯度法和 Hough 变换法）分别进行编程，并对遥感影像进行处理以二值图像的形式提取出其中的道路，然后将其与原彩色图像叠加，获得仅有道路的彩色图像。资源包含这两种方式对应的MATLAB程序以及文件说明。