高光譜圖像的頂點(diǎn)成分分析，在沒有先驗(yàn)知識(shí)背景下，提取圖像中的端元
資源簡(jiǎn)介：高光譜圖像的頂點(diǎn)成分分析，在沒有先驗(yàn)知識(shí)背景下，提取圖像中的端元
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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資源簡(jiǎn)介：高光譜圖像建模分析的經(jīng)典文章，大家多多學(xué)習(xí)。是認(rèn)識(shí)高光譜機(jī)理 的基礎(chǔ)！
上傳時(shí)間： 2014-11-24
上傳用戶：上善若水
資源簡(jiǎn)介：由于遙感器的空間分辨力的限制以及自然界地物的復(fù)雜性，混合像元普遍存在于遙感圖像中，為了提高遙感應(yīng)用的精度，就必須解決混合像元的分解問題。而端元提取，則是光譜解混合的重要組成部分。然而，高光譜圖像巨大的數(shù)據(jù)量和...
上傳時(shí)間： 2013-06-07
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資源簡(jiǎn)介：高光譜圖像處理很經(jīng)典的文章，隨便
上傳時(shí)間： 2013-12-31
上傳用戶：GavinNeko
資源簡(jiǎn)介：該源碼可以實(shí)現(xiàn)全色圖像和多光譜圖像的像素級(jí)融合，并且實(shí)現(xiàn)了多個(gè)方法如主成分分析，三角HIS變換等。融合效果很不錯(cuò)的
上傳時(shí)間： 2016-06-23
上傳用戶：youmo81
資源簡(jiǎn)介：用分形算法對(duì)高光譜圖像壓縮的MATLAB程序
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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資源簡(jiǎn)介：用sa進(jìn)行光譜圖像的特征提取的matlab程序，該算法比用其他方法在性能方面高%15
上傳時(shí)間： 2015-04-26
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資源簡(jiǎn)介：FastICA算法,使用matlab語言,是非常好的獨(dú)立成分分析工具.
上傳時(shí)間： 2013-12-10
上傳用戶：開懷常笑
資源簡(jiǎn)介：運(yùn)用固定點(diǎn)算法實(shí)現(xiàn)快速的獨(dú)立成分分析，實(shí)現(xiàn)代碼為matlab
上傳時(shí)間： 2015-05-30
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資源簡(jiǎn)介：醫(yī)學(xué)信號(hào)與圖像的多尺度分析方法研究，這是多尺度幾何分析中有代表性的文章。
上傳時(shí)間： 2013-12-07
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資源簡(jiǎn)介：VC 6.0下的主成分分析代碼，包括關(guān)系矩陣，協(xié)方差矩陣，以及因子分析的功能
上傳時(shí)間： 2015-09-03
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資源簡(jiǎn)介：Matlab中的主成分分析函數(shù)，對(duì)初學(xué)者比較適用
上傳時(shí)間： 2016-05-18
上傳用戶：maizezhen
資源簡(jiǎn)介：基于圖像的信息隱藏分析技術(shù)綜述的PDF文件，希望對(duì)你有幫助
上傳時(shí)間： 2014-01-19
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資源簡(jiǎn)介：kpca算法的matlab源程序,基于核的主成分分析的源程序
上傳時(shí)間： 2016-07-29
上傳用戶：小寶愛考拉
資源簡(jiǎn)介：經(jīng)典的獨(dú)立成分分析算法(Fast算法)，適合獨(dú)立成分分析的初學(xué)者，GUI界面簡(jiǎn)單明了
上傳時(shí)間： 2014-09-05
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資源簡(jiǎn)介：基于matlab的主成分分析方法的代碼及其分析，請(qǐng)大家分享
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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資源簡(jiǎn)介：基于vc環(huán)境開發(fā)的主成分分析軟件，也可以進(jìn)行相關(guān)分析與因子分析
上傳時(shí)間： 2014-08-16
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資源簡(jiǎn)介：PCA（主成分分析）算法被廣泛應(yīng)用于工程和科學(xué)研究中，本報(bào)告主要從PCA的基本結(jié)構(gòu)和基本原理對(duì)其進(jìn)行研究，常規(guī)的PCA算法主要采用線性算法，通過研究論證發(fā)現(xiàn)線性的PCA算法存在著許多不足，比如線性PCA算法不能從線性組合中把獨(dú)立信號(hào)成分分離出來，主分量只...
上傳時(shí)間： 2015-07-04
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資源簡(jiǎn)介：從物理意義的角度很好的解釋了主成分分析法，是一篇很好的主成分分析入門文獻(xiàn)。
上傳時(shí)間： 2015-12-13
上傳用戶：fnhhs
資源簡(jiǎn)介：近紅外光譜法是血液成分無創(chuàng)檢測(cè)方法中的熱點(diǎn)，也是取得成果最多的方法之一。但是，個(gè)體差異和測(cè)量條件是影響近紅外光譜血液成分無創(chuàng)檢測(cè)的一個(gè)較突出的問題。而動(dòng)態(tài)光譜法就是針對(duì)這個(gè)問題而提出的一種全新的近紅外無創(chuàng)血液成分濃度檢測(cè)方法。它從原理上消除...
上傳時(shí)間： 2013-04-24
上傳用戶：luyanping
資源簡(jiǎn)介：針對(duì)圖像占用空間大，特征表示時(shí)維數(shù)較高等的缺點(diǎn)，系統(tǒng)介紹了主成分分析（PCA）的基本原理。提出了利用PCA進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)壓縮與重建的基本模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用PCA能有效的減少數(shù)據(jù)的維數(shù)，進(jìn)行特征提取，實(shí)現(xiàn)圖像壓縮，同時(shí)并根據(jù)實(shí)際需要重建圖像。
上傳時(shí)間： 2013-10-29
上傳用戶：JGR2013
資源簡(jiǎn)介：該文章介紹了在光譜圖像中采用獨(dú)立分量分析的算法對(duì)西紅柿進(jìn)行分類
上傳時(shí)間： 2015-08-03
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資源簡(jiǎn)介：高光譜遙感圖像模糊c均值聚類算法的matlab實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間： 2015-10-29
上傳用戶：zwei41
資源簡(jiǎn)介：高光譜遙感圖像處理的入門級(jí)文章，MIT林肯實(shí)驗(yàn)室的文章，比較經(jīng)典！
上傳時(shí)間： 2015-12-28
上傳用戶：JasonC
資源簡(jiǎn)介：Contourlet變換結(jié)合了不可分離的方向?yàn)V波組,具備小波所不能表達(dá)的多方向特性,能有效捕獲自然圖像的邊緣輪廓信息。本文分析了圖像ontourlet系數(shù)的統(tǒng)計(jì)特征,并利用廣義高斯函數(shù)對(duì)各子帶系數(shù)層進(jìn)行建模。將此模型應(yīng)用于基于VisTex的自建紋理圖像庫(kù),采用矩匹配估...
上傳時(shí)間： 2016-02-20
上傳用戶：zhaiyanzhong
資源簡(jiǎn)介：：介紹了獨(dú)立成分分析(ICA)的基本模型及其假設(shè)、含混性、非高斯性度量和通用求解過程。討論了目前ICA 的幾個(gè)研究方向的發(fā)展現(xiàn)狀和面臨的問題，分析了ICA 基本模型和幾種擴(kuò)展模型的求解算法，包括盲反卷積、卷積混和的盲分離、非線性瞬時(shí)混合的盲分離。提出了I...
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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資源簡(jiǎn)介：支持向量機(jī)在高光譜數(shù)據(jù)處理與分析中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2016-11-15
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資源簡(jiǎn)介：為了解決光譜恢復(fù)對(duì)圖像匹配高精度的問題, 提出了一種高精度圖像匹配算法———利用光流確定圖像的運(yùn)動(dòng)場(chǎng)對(duì)圖像進(jìn)行匹配。該算法克服了傳統(tǒng)的基于灰度匹配方法受圖像插值精度影響的缺陷以及運(yùn)算速度和精度的局限性。與基于MAD 塊匹配算法和歸一化相關(guān)系數(shù)塊匹...
上傳時(shí)間： 2017-08-21
上傳用戶：qweqweqwe
資源簡(jiǎn)介：提出了一種針對(duì)JPEG圖像的通用隱寫分析算法。該算法提取了15個(gè)具有良好分類特性的特征參數(shù)，輸入構(gòu)建的LS-SVM分類器，以達(dá)到檢測(cè)載密圖像的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法的檢測(cè)正確率較高，檢測(cè)速度快，能夠?qū)崿F(xiàn)針對(duì)各類JPEG載密圖像的有效檢測(cè)。
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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資源簡(jiǎn)介：計(jì)算所漢語詞法分析系統(tǒng)ICTCLAS介紹 詞是最小的能夠獨(dú)立活動(dòng)的有意義的語言成分。 但漢語是以字為基本的書寫單位，詞語之間沒有明顯的區(qū)分標(biāo)記，因此，中文詞語分析是中文信息處理的基礎(chǔ)與關(guān)鍵。為此,我們中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所在多年研究基礎(chǔ)上，耗時(shí)一...
上傳時(shí)間： 2014-01-02
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