迅速实现基于单形体体积增长的端元提取算法

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简介：
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。

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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。

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。

周长、面积和体积的计算

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本课程涵盖平面图形与立体图形的基本测量方法，包括如何计算长度、周界、面积及体积等核心内容，适合数学初学者学习。请用户输入直角三角形的底边长度和高。根据这些值计算出周长、面积以及以该直角三角形为底面的圆锥的表面积和体积，所有结果保留三位小数，并输出显示。

用C语言计算长方体体积

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本教程详细介绍了如何使用C语言编写程序来计算长方体的体积。通过简单的数学公式和编程逻辑，帮助初学者掌握基本的编程技能和算法思维。 ```c #include #define Height 10 int calculate(int Long, int Width); int main() { int m_Long; int m_Width; int result; printf(长方形的高度为: %d\n, Height); printf(请在下方输入长度\n); scanf(%d, &m_Long); printf(请在下方输入宽度\n); scanf(%d, &m_Width); result = calculate(m_Long, m_Width); printf(长方形的体积是:); printf(%d\n, result); return 0; } int calculate(int Long, int Width) { int result = Long * Width * Height; return result; } ```

基于体素生长的点云中直线段的提取方法

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本研究提出了一种创新的方法，利用体素生长技术从点云数据中高效准确地提取直线段，为三维重建和物体识别提供坚实基础。为解决现有结构直线段提取方法效率低或准确度不足的问题，本段落提出了一种基于体素生长的点云结构直线段高效提取方法。首先对点云进行体素化处理与平面分割，并以体素单位进行邻域判断，筛选出结构直线段分布区域；接着采用基于体素的区域生长技术来分割这些分布区域；最后根据线段所在范围及其所属平面方程实现其精确提取和优化，并对其精度进行了评估。通过多组点云数据实验验证了该方法的有效性，并且对比测试证明，相比现有方法，本方法在效率上提高了10倍以上，在准确度上提升了约25%，表明新提出的方法能够高效、精准地获取理想的结构直线段提取结果。

基于规则格网的体积计算及凸包生成方法.rar_sawdco_快速凸包法_格网体积计算

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本研究提出了一种基于规则格网的体积计算与快速凸包生成的方法。通过优化算法，提高了复杂几何体体积估算和凸包构建效率，适用于多种三维空间分析场景。利用构建规则格网（grid）进行体积计算：1.读取.txt数据文件；2.正确求出导入数据散点集的凸包点，并自定义网格大小，在网格中绘制出凸包图形，可保存为.dxf文件；3.实现凸包图片在程序窗口的基本操作；4.设定基准高程，计算并输出高于该高程的体积值，并将报告以.txt格式保存；5.软件左下角设有快捷按钮，用于切换数据、图形和报告窗口。

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基于Python和OpenCV3.4.2的主体提取方法

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本研究探讨了一种利用Python语言及OpenCV 3.4.2库进行图像处理的方法，专注于高效准确地从复杂背景中提取目标主体。通过优化算法提升了计算效率与识别精度，为计算机视觉领域提供了一个实用工具和技术参考。使用 OpenCV 3.4.2 和 Python 进行 SURF 关键点匹配检测，可以输出提取的坐标点，并且能够设置单个或多个目标进行识别。此外，还支持自定义阈值参数以调整匹配效果。

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