从理论与实验两方面研究了基于普通单模光纤的光纤布拉格光栅在弯曲时光谱特性的变化。基于耦合模理论, 以弯曲光纤为参考波导, 研究了弯曲波导的分析模型和漏模求解工具, 考虑了弯曲时光弹效应的影响, 得到弯曲光纤中的准导模（漏模）; 分析了弯曲情况下, 布拉格波长的变化情况, 与实验结果基本吻合。在1 cm的弯曲半径下, 布拉格波长向长波长的偏移在10-2nm量级。

每个波段，即同一对象在高光谱图像的不同频段上的图像，不仅在空间上具有相关性，而且在光谱之间也具有很强的相关性。 高光谱图像压缩算法需要考虑如何利用空间和光谱的相关性。 在本文中，我们首先使用主成分分析（PCA）来消除光谱相关性。 然后使用方向提升小波变换（DLWT）去除空间相关性。 实验结果表明，与基于DWT的咨询算法相比，本文提出的图像压缩方案具有更高的性能。 空间数据系统委员会（CCSDS）。

基于MATLAB光谱数据预处理.rar

异常目标检测在高光谱图像(HSI)处理领域发挥越来越重要的作用。低秩稀疏矩阵分解算法(LRaSMD)可将背景和异常区分开，可以极大地减弱异常目标对背景的污染。基于此，提出一种基于低秩稀疏矩阵分解和稀疏字典表达(LRaSMD-SR)的高光谱异常目标检测算法，通过LRaSMD的方式获取背景集，通过稀疏表达的方式从背景集中构建背景字典模型，最后通过计算重构误差来检测异常点。该算法在模拟和真实数据上都进行了有效性验证，实验结果证明LRaSMD-SR算法具有非常好的异常目标检测性能。

高光谱遥感影像混合端元提取算法，利用顶点成分分析准则

通过核正交匹配追踪 (KOMP) 和核同时正交匹配追踪 (KSOMP) 进行高光谱图像分类分发代码版本 1.0 -- 01/01/2015 由 Mehmet Altan Toksöz 提供，版权所有 2015，土耳其中东技术大学。 代码是基于以下论文中描述的方法创建的： [1] MA Toksoz 和 I. Ulusoy，“通过内核进行高光谱图像分类基本阈值分类器”，IEEE 地球科学和远程学报传感，已接受出版，2016 年。 [2] Y. Chen、NM Nasrabadi 和 TD Tran，“通过内核稀疏表示进行高光谱图像分类”，IEEE 地球科学和遥感汇刊，卷。 51号1，第 217-231 页，2013 年。 请引用它们！ 电子邮件：matoksoz [at] gmail.com

光谱特征波段选择—无信息变量消除uve.rar

James E. Johnson编写的HDF文件读取工具，linux下运行。

基于高光谱透射成像的鸭梨内部缺陷检测方法研究，陆卓远，崔笛，本研究以鸭梨为研究对象，采用透射方式采集样本的高光谱图像，初步探索了基于高光谱透射图像分析的鸭梨内部缺陷检测方法。设计完

高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的. 综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,提出了利用高光谱图像技术检测苹果轻微损伤的方法,利用500~900 nm的高光谱图像数据,通过主成分分析提取547 nm波长下的特征图像.