excel、txt和 ENVI 格式的高分6号宽幅相机光谱响应函数文件,8个波段,包含 sli 和 hdr 格式。可以使用 matlab 或者 python 等编程语言调用,也可以在 ENVI 中直接使用。
2023-02-22 10:46:50 127KB GF-6 WVF 光谱响应函数 高分卫星
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TracePro表面光源生成器的使用实例1-获取LED光谱数据.rar
2023-02-20 16:14:00 1.79MB
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cau4np核物理分析实用程序的集合 由于数据采集系统的不同,我们可能会在核物理实验中以各种格式沉积宽广的光谱。 这捆python脚本用于将各种格式的光谱读取到python中,以便通过使用python生态系统中的工具(例如numpy,scipy,matplotlib等)进行进一步处理。 当前支持的格式 datafmts/read_pmca.py ::要处理.mca使用软件PMCA.exe从Amptek公司通过收购MCA8000A文件。 datafmts/read_ortec.py ::处理由软件从ORTEC获取的各种数据。 该脚本当前支持.chn (整数数据文件)和.spc (原始或净频谱文件为实数/整数格式)。 变更日志 2017-11-27 在doc/sample-*.yaml定义光谱表示的标准。 现在, datafmts/read_ortec.py无法与python2 data
2023-02-20 15:41:38 34KB Python
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比较传统的一种区分校正集和验证集的方法,适合新手
2023-02-20 15:22:22 3KB 近红外
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需要读入已经包络线消除的文本文件
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介绍了多光谱图像:令灰度值是是二个空间变量和一个光谱变量的灰度值函数,并由二维推广到三维形式; 彩色图像:光谱采样限制到对应于人类视觉系统的红、绿、蓝光波时,称为彩色图像
2023-02-13 18:31:58 698KB 多光谱图像
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包含基本所有的高光谱数据处理,包括:高光谱格式转换,高光谱数据增强(旋转、拼接,缩放),高光谱空间-光谱剪切,高光谱数据归一化,高光谱数据显示等等,都是matlab代码,拿来就可以用,写有注释,简单易懂;研究高光谱方向的同学不要错过,我也是苦于网上没有系统的高光谱处理代码,遂总结此篇让后面的同学少走弯路。
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内容:常用高光谱分类数据集,包括常用的Indian pines\KSC\Purdue\DC\HOUSTON\Botswana\Salinas等,基本上写论文是够用的公开数据集; 使用方法:格式全部为mat格式,可以在Python和Matlab上使用; 使用建议:建议使用不同传感器的数据集来验证自己分类方法的有效性。
2023-02-09 03:26:12 980.35MB 遥感 高光谱数据集
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紫外-可见光谱法水质检测中,检测设备面对多样性的地表水体容易受到悬浮颗粒物引起的浊度干扰,导致谱线整体非线性抬升,测量精度显著下降。研究了一种基于Mie散射理论的紫外-可见水质光谱浊度干扰补偿算法,借以提高可溶有机物含量的检测精度。通过截取水样本紫外-可见光谱中主要由颗粒物散射引起的450~1100 nm段光谱,采用基于Mie散射理论的光全散射颗粒物粒径分析法,重建了水样本所含颗粒物的粒径分布。利用粒径分布的二次反演,估计了220~450 nm可溶有机污染特征光谱段中由颗粒物引起的消光值,实现了对浊度干扰的精确补偿。实验结果表明,该算法对不同地表水样本均表现出了良好的浊度补偿效果,化学需氧量解算精度得到较大提高。且补偿算法无需大量实验获取先验数据,可提高紫外-可见光谱法水体可溶有机物检测的准确性和检测部署的灵活性与适应性,具备实用价值。
2023-01-16 09:55:19 7.02MB 光谱学 紫外-可见 浊度补偿 Mie散射
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matlab凸曲面代码设计用于表面分类的光源光谱功率分布 在许多应用领域中,用户可以完全控制照明,并可以调整其光谱功率分布。 在那些情况下,光谱上最佳的光可以加重图像中的特征,从而改善图像分类任务。 在该项目中,我们提出了两种方法来估算光源的最佳光谱功率分布。 无监督方法使用非负稀疏主成分分析来得出最佳的,可物理实现的光源光谱。 监督方法将线性图像形成模型直接合并到分类算法中,并使用交替最小化来同时搜索分类器决策边界和最佳光。 如果您使用这些工具,请引用 @inproceedings{Blasinski_2017_CVPR, author = {Blasinski, Henryk and Farrell, Joyce and Wandell, Brian}, title = {Designing Illuminant Spectral Power Distributions for Surface Classification}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (C
2023-01-15 19:49:57 5.17MB 系统开源
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