matlab软件图像处理bipls方法进行光谱区间的选择，并进行比较

利用高光谱技术对火龙果可溶性固形物含量(SSC)检测进行研究,为火龙果内部品质无损检测提供科学方法.以火龙果为研究对象,对光谱数据进行预处理,应用连续投影算法(SPA)进行特征变量的选择,通过偏最小二乘法(PLS)和前馈反向传播神经网络法(BPNN)建立预测模型,分析了火龙果果皮对SSC 模型预测精度的影响.实验结果表明：采用平滑去噪(MAS) 效果最优,PLS 模型的交叉验证相关系数(Rcv) 为0.8635,交叉验证均方根误差(RMSECV)为0.6791,可提高火龙果可溶性固形物模型精度；通过SPA 算法能够有效地对光谱数据进行降维处理,采用优选的15 个特征变量建立的BPNN 预测模型的预测相关系数(RP)为0.8411,预测均方根误差(RMSEP)为0.8171；果皮对建模结果会产生一定的影响,完整果PLS 模型的(RP)为0.8999,RMSEP 为0.7208；果肉PLS 模型的RP 为0.9304,RMSEP 为0.5291,果肉SSC 模型比完整果SSC 模型的预测能力略高.研究结果表明基于高光谱技术采集的火龙果漫反射光谱进行SSC 无损检测具有可行性.

用matlab读取高光谱图像，可以显示出每个波段的图像。

轻量级的高光谱成像库，可为开发人员提供适用于Python编程语言的光谱算法。 v0.14.x的新功能：scikit-learn桥（alpha和部分）。 函数和类按主题组织：*丰度图：FCLS，NNLS，UCLS *分类：AbundanceClassification，NormXCorr，KMeans SAM，SID，SVC *检测：ACE，CEM，GLRT，MatchedFilter，OSP *距离：chebychev，NormXCorr， SAM，SID *端成员提取：ATGP，FIPPI，NFINDR，PPI *材料数量：HfcVd，HySime *噪声：Savitzky Golay，MNF，美白* sigproc：双边* sklearn：HyperEstimatorCrossVal，HyperSVC等*光谱：凸壳商提取（四阶样式），USGS06 lib接口* util：load_ENVI_file，load_ENVI_spec_lib，corr，cov等该库大量使用numpy数值库，并且可以实现良好的速度。 该库已经足够成熟，并且即使开发处于beta阶段，也非常有用。

hsi matlab代码QRNN3D TNNLS 2020论文的实施 强调 我们的网络在高斯和复杂噪声情况下均优于ICVL数据集上的所有领先方法（2019），如下所示： 我们证明了在31频段自然HSI数据库（ICVL）上进行预训练的网络可用于恢复由于恶劣的大气和水吸收而被现实世界的非高斯噪声破坏的遥感HSI（> 100频段） 先决条件 Python> = 3.5，PyTorch> = 0.4.1 要求：opencv-python，tensorboardX，caffe 平台：Ubuntu 16.04，cuda-8.0 快速开始 1.准备训练/测试数据集 从以下位置下载ICVL高光谱图像数据库（我们仅需要.mat版本） 火车测试拆分可在ICVL_train.txt和ICVL_test_*.txt 。 （请注意，我们分别将101个测试数据分为高斯和复数降噪两部分。） 训练数据集 注意cafe（通过conda安装）和lmdb是执行以下说明所必需的。 阅读utility/lmdb_data.py的函数create_icvl64_31 ，并按照指令注释定义您的数据/数据集地址。 通过python

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hsi matlab代码代码：用于高光谱图像去噪的低阶张量字典学习方法 《 TSP2020一种用于高光谱图像去噪的低秩张量字典学习方法》一文中的所有matlab代码。 数据集 从来自的ICVL。 我们通过msi=msi(1:2:size(msi,1),1:2:size(msi,2), :)下采样ICVL数据集。 来自的贾斯珀里奇（Jasper Ridge） 资料夹结构 Demo_DL_syn.m : Detect the object ' road ' on denoised jasperRidge HSIs via different methods (Fig. 7, 8). Please run it where we provide the pre‐computing denoising results and you can get the results in Fig. 7 and Fig. 8. Demo_denoise_ge.m : Denoise the CAVE- ' watercolors ' HSI with generated noise. It needs t

采用两个对称相位发生器(PGC)同时取代两个传统3 dB耦合器，设计了一种新型宽光谱马赫曾德尔干涉仪(MZI)电光开关。利用给出的多元非线性最小均方优化算法，对PGC结构参数做了优化，补偿了由波长漂移造成的MZI电光区的模式相移漂移。在1550 nm中心波长下，所设计器件的电光区长度为5 mm，on和off状态下的驱动电压分别为0和±0.925 V。优化后器件的输出光谱可达250 nm (1430~1680 nm)，且在此光谱范围内，on状态的插入损耗小于5.91 dB，on和off状态间的消光比大于30 dB。在同等消光比水平要求下，该输出光谱范围约为传统MZI电光开关光谱范围(约为50 nm)的5倍，并近似为已报道的基于单个PGC非对称MZI电光开关光谱范围(约为85 nm)的3倍。所给出的宽光谱器件在光波分复用系统中任意波长信道的切换与路由方面具有较好的应用价值。

Spectral-SpecPro 有助于处理光谱数据。 光谱采用 Jasco 仪器产生的文件（紫外可见吸光度、荧光、圆二色性读数作为波长、温度或时间的函数），并促进基本操作，如单位转换（CD 光谱）、转换为 CDPro 采用的格式（二级结构估计；CD 光谱）、散射校正（吸光度光谱）、平滑、x 轴重新采样以及多条曲线的通用组合（总和、乘积、平均值、标准偏差）。 Spectral-SpecPro 基于 Stephen R Martin 编写的早期软件（MRC-NIMR London NW7 和 Francis Crick Institute London NW1）。

SPECTRAL_MVA 是用于运行光谱数据多变量分析的 GUI 最初设计用于分析 X 射线光电子光谱，可用于分析任何类型的数据表，包含光谱或任何其他数据打开带有或不带有变量 X 的 MAT 文件。 从原始视觉软件或 CASAXPS 软件打开 VMS 文件（XPS 光谱） SMOOTHING、NORMALIZING、DERIVATIZING 和 SHIFTING 光谱的预处理选项 三种 MVA 方法 - PCA、SIMPLISMA 和 MCR 来自特征向量的 PLS_TOOLBOX 是必须的