对高光谱图像数据进行空间滤波处理，自己也在用的程序。

内有参考文献、matlab编程代码、解释说明 利用近红外光谱技术对某海产品的水分含量进行无损检测。通过420～1023nm近红外光谱采集了266个海产品样本的光谱信息。分别采用多元散射校正(MSC)、标准正态变量交换(SNV)、归一化(Normalize)、数据中心化(Mean centering)、标准化(Autoscales)、移动窗口平滑、Savitzky-Golay卷积平滑法、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)等方法对光谱进行预处理，并采用PCA主成分分析 (principal component analysis)结合马氏距离法对近红外校正样品集中的异常样品进行剔除。剔除样本后使用偏最小二乘法(PLS)建立模型对样本进行定量分析。比较各种光谱预处理的方法以及剔除异常值的权重阈值的选取，获取最佳PLS模型便可对待测样本进行水分预测。

提出了一种遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS),并用该方法快速提取苹果糖度近红外光谱的特征区域,在此基础上采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取苹果糖度近红外光谱的特征波长,进行苹果糖度预测。结果表明,整个光谱等分为40个子区间,遗传区间偏最小二乘法能快速寻找出5个特征子区间(第4,6,8,11,18号);在5个特征子区间的基础上用遗传偏最小二乘法继续优化,从中提取44个特征波长。建立在5个特征子区间和44个特征波长上的偏最小二乘法模型精度均优于全光谱偏最小二乘法模型,对预测集的预测相关系数提高了近10％;且模型得到了很大的简化,用于建模的主因子数减少了7个。这些结果表明,用这两种方法不但可以建立简洁、数据运算量少的模型,还可以快速地提取近红外光谱的特征区域和特征波长。

光谱反射曲线或光谱反射张量转换到Adobe RGB 条件 CIE D65 10°视场下 附: 一张高光谱图像 28.mat，一份样本文件 demo.mat，条件转换矩阵D2.mat，转换函数 adbrgb.m 。

阐述了傅立叶变换红外光谱仪的原理,并对红外光谱 的特点进行了归纳和总结。希望对读者有用。

通过光谱测量激光或者火焰的温度，适用于3000k及以上

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光子晶体光纤四波混频光谱中相位匹配特性的研究

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CQS 15种色样对应的光谱数据，380nm~830nm间隔5nm的色样光谱数据，想要计算CQS的软件工具，请看我另外一个资源:https://download.csdn.net/download/wanghuannihao1992/15684739