无监督的高光谱超分辨率耦合解混网中的交叉注意 ，， ，，和 论文代码：。 图。1。 受频谱分解技术启发的拟议的无监督超光谱超分辨率网络的图示，即具有交叉注意的耦合解混网（CUCaNet） ，该网络主要由两个重要模块组成：交叉注意和空间光谱一致性。 训练 请简单地运行./Main_CAVE.py演示，以在两个HSI（伪造的和真实的食物，图表和玩具）上重现我们的HSISR结果（将与在Windows OS上实现的Python 3.7使用）。 之前：有关必需的软件包，请参阅详细的.py文件。 参数：可以更好地调整权衡参数train_opt.lambda_* ，并且网络超参数灵活。 结果：请查看登录到./checkpoints/CAVE_*name*/precision.txt的五个评估指标（PSNR，SAM，ERGAS，SSIM和UIQI）以及保存在./Results/CAVE/的输出.m

该程序使用 Chebyshev滤波器(切比雪夫)对混有均匀白噪声的三角波信号进行低通滤波处理， 同时对滤波前后信号进行频谱分析并显示。 由图可以看出混有均匀白噪声的三角波信号经 Chebyshev滤波器滤波后，噪声得到了很大程度的抑制。

使用椭圆滤波器对混有高斯白噪声的正弦波信号进行低通滤波处理， 同时对滤波前后的信号进行频谱分析并显示。 结果表明混有高斯白噪声的正弦波信号经椭圆滤波器滤波后，噪声得到了很大程度的抑制。

使用贝塞尔滤波器对混有高斯白噪声的正弦波信号进行低通滤波处理， 同时对滤波前后的信号进行频谱分析并显示。 结果表明混有高斯白噪声的正弦波信号经椭圆滤波器滤波后，噪声得到了很大程度的抑制

受限空间内甲烷空气预混火焰传播动力学pdf

层次分析matlab代码分级贝叶斯模型，考虑了端成员的变异性和突然的光谱变化，以解混多时相高光谱图像 说明：与以下方法中描述的方法相关的Matlab代码 P.-A. Thouvenin，N.Dobigeon和J.-Y. Tourneret-分级贝叶斯模型，考虑了端成员的变异性和突然的光谱变化，以解开多时相高光谱图像， IEEE Trans。 计算想像，卷。 4，没有1，2018年3月，第32-45页。 作者： P.-A. Thouvenin，pierreantoine [dot] thouvenin [at] gmail [dot] com 实验：运行本文中报告的真实数据实验的代表性示例，配置并运行main_real_data.m脚本。 脚本main_extract_data.m可用于从data/raw_data文件夹中包含的原始数据文件中提取高光谱数据。 data文件夹中已经提供了数据提取后获得的.mat文件。 相关性：当前代码包括在以下出版物中描述并由其各自作者开发的MATLAB函数。 [1] JM Nascimento和JM Bioucas-Dias-顶点分量分析：一种快速混合高

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