采用普鲁克分析(PA)算法和分段直接校正(PDS)算法，解决化学计量学多元校正中的模型传递问题。选择红外谱图严重混叠的4种大气有机毒物--丙酮、苯、三氯甲烷和甲醇作为分析对象，文中的光谱数据来自2部分：美国环境保护署(EPA)数据库和实验室的实测遥感傅里叶变换红外(RS-FTIR)光谱数据。研究PA算法、PDS算法中主因子数及传递样品数对传递结果的影响，分别计算2种算法对该4组分体系的预测均方根误差(RMSEP)并进行比较。预测结果表明：2种算法均取得了较好的模型传递效果，其中PDS算法丙酮的RMSEP为

通过常规的光谱技术在稠密介质中的吸光度测量会导致结果不准确。 这主要是由于多重散射现象导致被询问样品中的整体光灭绝。 该限制要求将稀溶液用于吸收光谱。 但是，根据所用溶剂的极性，吸收光谱可能会在给定溶液中变化。 结构照明技术提供了此问题的替代方法，并提供了在密集介质中计算原位光学特性的能力。 在本文中，我们提出了两种处理方法，分别应用于通过结构化激光照明平面成像（SLIPI）技术获取的图像以提取探测溶液的消光系数μ_e：第一种是基于主成分分析（PCA）的实现，第二种是关于平均值的计算。 在实践中，进行了两种研究：一组在叶绿素液体溶液中的定量测量，另一组是浓咖啡溶液的测量，每种样品的比例和浓度均受控。 提议的这两种分析技术是有利的，因为它们非常易于实现，并且提供了比前一种更简单的替代方法。 两种方法均提供令人满意的结果，类似于使用基于一维傅里叶变换的原始方法获得的结果。

红外光谱数据融合对美味牛肝菌产地鉴别.pdf

基于CNN和多光谱光度学立体结合的单幅图像三维重构

光谱匹配Matlab代码 是一个开源软件包，提供了用于色彩科学的大量算法和数据集。 根据条款，它是免费提供的。 Color是501（c）（3）非营利组织在美国的附属项目。 目录 1发行说明草稿 该分支的发行说明草稿可在此处获得。 2个赞助商 我们感激不尽 :sparkling_heart: 为了我们的支持。 如果您想加入他们，请考虑。 金牌赞助商 青铜赞助商 捐款及特别赞助 3个特点 Color具有丰富的数据集和对象集合，请参阅页面以获取更多信息。 4安装 通过在外壳程序中发出以下命令，可以从中轻松安装颜色： $ pip install colour-science 也可以通过以下方式从Continuum Analytics中获取颜色： $ conda install -c conda-forge colour-science 详细的安装过程在中说明。 5文档 5.1教程 提供有关Color的介绍。 可通过访问交互式版本。 5.2使用指南 Color指南显示了解决特定问题的各种技术，并重点介绍了一些有趣的用例。 5.3 API参考 Color及其API的主要技术参考是。 5.4例子 大多数对象可从colour名称空间

matlab光谱降维码提取大脑氧合信号中瞬时成分的方法 Matlab编码了一种分解方法，可从早产儿的大脑充氧信号中提取瞬态信号。 该方法以迭代方式使用奇异频谱分析。 设计用于使用近红外光谱（NIRS）设备测量的早产儿的脑氧合信号，但可能适用于其他领域。 请参阅下面的更多细节： O'Toole JM. Dempsey EM, Boylan GB (2018) 'Extracting transients from cerebral oxygenation signals of preterm infants: a new singular-spectrum analysis method' in Int Conf IEEE Eng Med Biol Society (EMBC), IEEE, pp. 5882--5885 如果使用此代码生成新结果，请引用以上参考。 | | | | 需要 具有信号处理工具箱的Matlab（）版本R2020a或更高版本。 （应该在较旧的版本上工作，但未经测试。） 在Matlab中添加此项目的路径。 也可以通过以下方式做到这一点： >> add_path_he

在 ZIP 中有一个文件“test.m”。 它将阐明函数的工作原理功能已注释，因此学习单独使用它们不会有问题

该代码对应于2016年的《Nonlinear IHS: A Promising Method for Pan-Sharpening》一文，属于多光谱与全色图像融合代码，也属于IHS方法的一个变种。

近红外(NIR)光谱分级技术正越来越广泛地应用于水果的产后加工和质量评判中。介绍了水果内部品质光学特性检测原理; 分析了规则反射、透射和漫反射3种光特性测量方法在水果内部品质不同需求检测中的适用性; 化学计量学方法是近红外光谱分析技术的一个重要部分,对一些新的预处理方法和回归算法作了介绍; 探讨了水果状态对光谱影响及修正方法,如温度补偿、大小修正等; 并阐述了水果的糖度、酸度、硬度等定量检测和褐变、黑心、水心、损伤等定性判别的国内外最新研究进展; 分析了近红外技术在水果品质检测和控制方面的应用前景。

对新疆冰糖心红富士苹果采用高光谱成像技术进行分级和糖度预测研究。在糖度预测分析中,使用正交试验设计方法确定影响预测效果的主要因素是预测回归方法、光谱预处理方法和波长合并,次要因素是光谱校正处理方法、数据类型和实测值归一化处理。提取平均光谱,经过白板校正,采用一阶微分光谱预处理,10个波长的光谱合并,基于多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型,其验证集苹果糖度的预测模型相关系数为0.911,预测均方根误差为0.76%Brix,相对分析误差为2.44。在分级研究中,选择712nm波长图像,Gamma灰度变换增强图像,大津算法阈值确定后分割图像,基于形态学处理剔除果梗区域,提取苹果分割后区域的面积、充实度、周长、平均灰度等特征,采用二次判别分析分级苹果,验证集苹果分级准确率达到89.5%。结果表明,高光谱图像技术既能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果糖度品质,也可以用于基于外部品质特征的分级研究。