BP神经网络创建和RBF神经网络基于近红外光谱的汽油辛烷值预测，matlab2021a测试

附件包含仪器使用说明文档，有R3765_67,E5071C,agilent8648,HP_08647,hp08753,MS2681,HP8566,Agilent 08164-90B64,Agilent81625A,Agilent86145B,dpo70000c,DS1102E,DSA8300,MDO3000,MSO-DPO5000-B-DPO7000-C-DPO70000-B-C-D-DX-SX-DSA70000-B-C-D-and-MSO70000-C-DX-077001021,R3765G和SA7270等，比较多的使用说明，适合硬件工程使用，需要的请下载。

为了实现对高光谱图像的分类, 提出了一种基于多特征和改进稀疏表示的方法——MFISR。从高光谱图像中提取光谱特征、Gabor特征和局部二值模式(LBP)特征, 求解稀疏系数, 同时增加一个2范式约束, 利用所得系数得到每个测试像素的最终类别标签。实验结果表明：所提MFISR方法对小样本的检测效果显著, 分类性能稳定且较优。

自己学习编写的混合像元分解中的端元提取部分的纯像元指数PPI算法的MATLAB代码。可以运行得到结果，但没有结果用于验证，亦未编写精度评定，不保证结果的正确性。

matlab频谱分析代码令人敬畏的光谱 :rainbow: 光谱学真棒软件的协作列表。 随意地 内容 查找光谱软件的其他方法： 探索标记有“ spectroscopy”的GitHub软件包。 与该列表部分重叠，但以略有不同的格式显示选项。 天体物理学与天文学光谱 生成或分析天体物理学/天文学光谱 ：基于CHIANTI原子数据库的python程序包，用于计算天体等离子体的辐射特性 ：用于行星外大气层的GPU加速辐射传输代码 ：包装的光谱模块，用于多种技术的天文数据 ：适用于各种天文仪器的python光谱工具包。 ：：用于天文学光谱分析的Python软件包 ：来自包装的关于太阳物理学的无线电频谱 ：该项目的光谱软件包 大气光谱 大气光谱，具有视线 （软件）：用于计算大气光谱的Python代码（HITRAN，Geisa） ：贝叶斯大气辐射传递拟合代码 （软件）：Fortran逐行代码 （软件）：中等分辨率大气TRANsmission的软件 ：LOWTRAN大气吸收的消光，散射和辐照度模型（在Python和Matlab中） （软件）：逐行计算大气通量和冷却速率 （软件）：C / Fortran函数和程序，用于

通过对不同参数下线性啁啾光纤光栅光谱特性的讨论,发现适量增加啁啾量、增加光栅长度及光纤的光敏性可以保证一定的补偿距离.实验表明反射谱宽为0.56～0.92 nm,对G.652普通光纤,补偿距离超过110 km .

路由matlab仿真代码VibScope 振动分析仪 基于物联网的技术对象振动监测和光谱分析系统的开发 //作为课程项目完成// 目录 客观的 使用Raspberry Pi微型计算机和3轴数字MEMS MPU6050加速度计设计出一种低成本的振动监测仪和频谱分析仪替代产品。 研究廉价的振动监测系统是否适合状态监测 为了突出信号链的不同部分对所测振动信号本身的影响，并使读者熟悉振动监测中的信号链。 分析振动参数，以预测和防止可能发生的事故，从而减少与数控机床的切削工具，昂贵的零件和组件的故障相关的成本。 屏幕截图 LabVIEW用户界面 LabVIEW UI，用于基于FFT的振动分析 技术领域 Python和Matlab 物联网整合 材料清单 电子元器件 成分 描述 来源 价格（卢比） Raspberry Pi 3模型B 版本1.2 2750 MicroSD卡 8GB 230 SD卡读卡器 用于写入的SD卡适配器 40 跳线（FF） 将RPi连接到传感器 当地的商店 30/10线 MPU6050 加速度计和陀螺仪 190 入门 让我们开始吧！ 首先，将MPU6050与分线板引脚焊接在一起

太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术给人们提供了一种快速和准确地确定材料在太赫兹波段光学参数的工具。由于材料的厚度对其折射率的提取精度影响很大，而材料的厚度通常不能够准确地测量，为了避免测量厚度误差给确定光学参数结果带来的影响，发展能够同时确定样品的厚度和折射率的方法至关重要。由于材料内部的往返反射信号较弱，对Duvillaret等提出的方法在计算频段和迭代算法上进行了一些改进，使得计算结果更加准确，操作更加方便、快捷。并对两种典型材料聚乙烯和硅片的厚度和折射率进行了提取，以验证这种方法的有效性。

通过SVM和超像素分割进行光谱空间高光谱图像分类

针对遥感图像影像分辨率低的问题，提出了一种新的基于HIS和小波变换的低分辨多光谱和高分辨全色图像的融合方法。该方法通过对高分辨全色图像小波分解后的低频分量进行低通滤波，将全色图像的低频信息中的高频分量融入到多光谱图像HIS空间的亮度信息的低频中；再将这个融合后的低频和高分辨全色图像的细节信息进行小波反变换，得到融合后的图像。该图像很大程度地保留了多光谱的光谱特性和高分辨图像的空间分辨率。仿真结果表明了本方法的有效性。