PPI纯净像元指数 生成的结果是一副灰度的影像,DN值越大表明像元越纯. 作用及原理 纯净像元指数法对图像中的像素点进行反复迭代，可以在多光谱或者高光谱影像中寻找最” 纯”的像元.(通常基于MNF变换结果来进行) 纯净像元指数可以将N维散点图迭代映射为一个随机单位向量来计算,每次映射的极值像元被记录下来,并且被标为极值的总数也被记录下来. 按照多次映射每个像元被记录为极值像元的次数来决定该像元是否为纯净像元. 计算时需要输入的参数 进行迭代的次数 设置域值的系数(极值像元的域值) 数据二次采样(减少内存,但不能太小)

为解决偏最小二乘判别分析(PLSDA)建模时光谱区域中的噪声及冗余信息干扰问题，提出一种基于联合区间偏最小二乘判别分析(SiPLSDA)算法，并将该算法应用于猪肉近红外光谱的定性建模分析。SiPLSDA 利用联合区间偏最小二乘回归（SiPLS）进行光谱特征区域筛选，在筛选出来的光谱区域内建立数据的定性预测模型。采用Antaris II 快速傅里叶变换近红外光谱分析仪获取波数范围为10000~4000 cm-1的猪肉样本近红外光谱，采用标准正态变量变换(SNV)进行近红外光谱的预处理，用SiPLSDA 建立猪肉近红外光谱的定性模型。实验结果表明，SiPLSDA 建立的预测模型对猪肉储藏时间的识别率达到93.94%，高于基于全光谱区域建立的PLSDA 预测模型的识别率。

北京宏剑公司出品,基于高斯03,包括分子轨道的介绍,电子组态的概念,单激发态,活化空间,基态和激发态的势能面,势能面的简并,高斯03的激发态计算方法,性质,输入和输出,例子,激发态结构优化,三重态的计算,轨道调节,计算发射光谱.

设计了一款宽光谱日夜两用鱼眼监控镜头，使用近红外LED光源照明及IR-CUT双滤光片，近红外波长为850 nm，采用Zemax软件的多重配置结构设计，使用固定焦距，实现可见光和近红外光的共焦。对设计的光学系统结构和像差曲线进行分析，设计全视场角和相对孔径分别为175°和1/1.8，使用1/3 in CCD成像接收器件，全视场MTF值在空间频率100 lp/mm处达到0.3。

对太赫兹时域光谱成像在时域和频域两种模式下不同处理方法进行了研究。太赫兹波时域光谱成像技术与一般的强度成像不同, 它具有信息量大、同时含有振幅和位相信息等显著特点。根据不同需求, 可以选取不同的物理量来展示不同的成像特征, 以便提供更多、更精确的样品信息。每一个像素点对应一个时域波形, 可以从时域信号或它的傅里叶变换谱中选择任意数据点的振幅或位相进行成像, 从而重构样品的空间密度分布、折射率和厚度分布。在频域模式下以不同频率点的振幅、吸收率、折射率、功率作为参数进行成像, 进行了太赫兹波多光谱成像技术的初步研究。这些研究结果对提高太赫兹成像的分辨率和太赫兹图像识别有着重要的意义。

为了实现高光谱降维并保留重要的光谱特征，通过独立分量分析（independent component analysis，ICA）混合模型和高光谱线性模型的对比分析，提出了结合纯像元提取和ICA的高光谱数据降维方法。该方法通过估计虚拟维数(virtual dimensionality，VD)确定特征个数，采用自动目标生成过程（automatic target generation process, ATGP）从原始数据中提取纯像元向量，作为ICA算法的初始化向量，以负熵为目标函数产生独立分量，并通过高阶统计

针对傅里叶变换光谱仪的红外探测器非线性,提出了一种适用于干涉图直流信号值缺失情况的非线性校正方法。针对需要实施校正的光谱计算基于带外虚假成分的相对校正因子,结合无需实施校正的光谱计算一致性校正因子。实验结果表明,实施本文所提非线性校正方法后,辐射定标曲线的线性拟合优度可以由校正前优于0.99提升至0.9999以上,且辐射标定后的各通道的辐亮度绝对偏差均不超过0.15 mW·m -2·cm·sr -1。相比已有的校正方法,所提方法避免了对干涉图直流信号的依赖性,但增加了对多个温度点黑体辐射定标数据的依赖性。一旦得到一致性校正因子后,在探测器稳定工作的前提下,可以实施对任一光谱图的非线性校正。

Chem＃（ChemSharp） ChemSharp ChemSharp.Molecules ChemSharp.Spectroscopy ChemSharp.UnitConversion ChemSharp.Rendering 特征 打开并处理与光谱相关的文件（请参阅） 打开并处理分子文件（请参阅） 求和公式运算和元素分析计算 单位转换为（能量，磁性单位，质量） 使用来自和自然常数的元素数据 基本用法（请参阅 ） 创建光谱 // Creates an UV/Vis Spectrum const string path = " files/uvvis.dsw " ; var uvvis = SpectrumFactory . Create ( path ); // You can also create spectra by choosing the provider /

高光谱数据indian_pines，包括原始数据，分类后的数据，以及标签，其中gt.mat文件为标签文件，correct.mat为分类后的数据文件

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感网络畸变光谱难以解调的问题,在超高斯光谱函数的基础上构造畸变光谱的理论函数,将畸变FBG传感网络光谱的解调问题转化为函数优化问题,提出了基于分布式估计算法的波长解调技术,并对已发生畸变的FBG传感网络进行解调实验。结果表明:分布式估计算法解调算法不仅能够在光谱畸变情况下保持较高的解调精度,其平均误差控制在1 pm以内,而且能够对光谱畸变的程度作出定量估计。与传统峰值检测解调技术相比,该方法解决了FBG传感网络畸变光谱波长难以解调的问题,为延长FBG传感网络使用寿命提供了新的途径,对提升FBG传感网络可靠性具有重要意义。