采用RGBled数学模型进行光谱的模型仿真，有利于计算led的色温和显色指数

Matlab_inversion_inversion_光谱反演模型_matlab_yet2s

采用椭圆偏振光谱法，在1.5～6.5eV光谱范围研究了纤锌矿结构GaN外延薄膜。通过物理模型建立和光谱拟合得到了GaN外延薄膜的厚度和光学常数，所得厚度值与扫描电子显微镜测量的结果相差仅为0.4%。表明所采用的模型和Cauchy吸收色散表式适用于GaN薄膜，进一步采用四相逐点拟合算法得到更全面更准确的GaN薄膜光学常数。

光谱吸收法是对甲烷浓度检测的一种有效手段,通过棱镜气室结合光子晶体光纤的应用实现光谱吸收法对甲烷浓度的高精度在线检测。但在检测过程中,由于环境中温度、压强以及系统本身设备的影响,使得接收的信号中包含大量的噪声。支持向量机(SVM)具有泛化能力强和寻求全局最优点的特点,被用于甲烷浓度检测的信号处理。Matlab实验结果表明,使用SVM原理滤波能有效地滤除噪声,把有效的信号分离出来,并用信噪比评估去噪效果。使用该方法滤波能够使信噪比达到130dB以上,与传统的小波降噪相比有很大的提高,能达到理想的去噪目的。

高光谱图像分类问题是高光谱遥感图像处理问题中的研究基础,它的主要目的是根据高光谱遥感图像中的光谱信息和空间信息将图像中的每个像元划分为不同的地物类别[1]。高光谱图像分类技术被广泛应用于环境监测、矿产勘探、军事目标识别等领域,然而高光谱图像的高维特性、波段间的高度相关性、光谱混合等使得高光谱图像分类面临着巨大的挑战。因此,高光谱图像分类问题越来越受到学者们的广泛关注[2-4]。

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The Salinas数据集，是常用的高光谱数据集之一，为.mat文件，方便进行高光谱图像分类的研究。

大部分污染气体在红外波段具有明显的发射或吸收特征，被动傅里叶变换红外(FTIR)遥感技术可以对污染气体进行远距离探测和识别。当利用移动平台对污染气体进行遥测时，背景辐射是未知的，且光谱中包含大气等干扰物特征，需要研究相应的背景压缩方法，提取目标光谱特征。研究了基于亮温光谱的红外背景压缩方法，认为背景辐射在亮温光谱上是缓变的基线，并利用中光谱分辨率大气辐射传输模型(MODTRAN)软件包模拟大气干扰物特征，根据最小二乘拟合原理实现红外背景压缩。实验以氨气作为目标气体，以低平天空作为背景。结果表明，本方法能够成功扣除背景辐射和大气干扰特征，提取氨气的光谱特征，并计算了氨气的浓度程长积值。

结合低秩矩阵分解的带状噪声模型用于高光谱图像去噪