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大视场、高分辨力星载成像光谱仪已成为空间遥感的迫切需求。根据大视场、高分辨力的研究目标，提出了先视场分离分光再用分色片分光的设计方法，分析了视场分离分光的原理。设计了一个全反射式星载成像光谱仪光学系统，该系统由指向镜、11.42°远心离轴三反消像散（TMA）前置望远系统和4个Offner凸面光栅光谱成像系统组成，通过恰当选择4个光谱成像系统的变倍比来实现2种探测器的匹配。运用光学设计软件CODE V对成像光谱仪调制系统进行了光线追迹和优化，并对设计结果进行了分析。分析结果表明，光学系统在各个谱段的光学传递函数均达到0.7以上，完全满足设计指标要求；同时证明了设计方法是可行的。

以1997年底、1998年初广东省12景美国LANDSATTM数据为信息源，以地理信息系统(GIS)为平台，马尾松林、杉木林、桉树林、软阔叶林、硬阔叶林、其他阔叶林、针叶混交林、针阔混交林为研究对象，通过主成分分析，探讨 TM光谱值及其比值项对林分及其相关因子的解释作用．结果表明，第4主分量均反映与林分蓄积有关的平均树高、平均胸径、龄组、郁闭度等信息，大部分林分的第1、2、3主分量均由波段光谱值及其比值项来反映其信息，其他主分量表示的信息因林分而异．

Dynamic disorder, phonon lifetimes, and the assignment of modes to the vibrational spectra of methylammonium lead halide perovskites 文章对应的源代码 我们展示了甲基铵卤化铅单晶 (MAPbX3, X = I, Br, Cl) 在 80 到 370 K 之间的拉曼和太赫兹吸收光谱。这些结果与密度泛函理论声子计算结果非常吻合。 1 实验比较光谱和计算出的振动模式能够可靠地分配 50 到 3500 cm-1 之间的大多数振动特征。甲基铵阳离子的重新定向，在正交到四方相转变时在它们的腔中解锁，在塑造不同化合物的振动光谱方面起着关键作用。计算表明，这些动力学效应分裂了拉曼峰并产生了比独立谐波模式预测的更多的结构。这解释了实验光谱中存在额外峰的原因，这些峰在早期研究中一直是混淆的根源。我们讨论奇异特征，特别是 CN 轴的扭转振动，这是唯一受晶格大小影响很大的分子模式。通过对光谱线宽的分析，我们发现 MAPbI3 显示出极短的声子寿命，这可能与低晶格热导率有关。我们表明，在这些材料中，室温下可能存在光学而不是声学声子散射。我们发现 MAPbI3 显示出极短的声子寿命，这可能与低晶格热导率有关。我们表明，在这些材料中，室温下可能存在光学而不是声学声子散射。我们发现 MAPbI3 显示出极短的声子寿命，这可能与低晶格热导率有关。我们表明，在这些材料中，室温下可能存在光学而不是声学声子散射。

使用matlab，计算高光谱图像两个波段的灰度分布，灰度概率以及两幅图像的互信息熵。

This data sets can be retrieved from AVIRIS NASA site. Among the many datasets available, the .mat archive posted here corresponds to the f970619t01p02_r02_sc03.a.rfl reflectance file.

利用有限的标记样本,将其作为硬性约束加入矩阵分解中;同时构建局部邻域graph,挖掘数据的流形结构并保持局部的不变特性,提出一种基于矩阵分解的高光谱数据特征提取(FEMF)方法.经过矩阵分解,使得原始高维光谱特征空间中相近的数据在低维空间中仍然相近,而相同类别的标记数据则被投影到同一个位置.这样的低维表示具有更强的判别性能,从而得到更好的分类和聚类效果.该方法的求解过程是非凸规划问题,同时给出了一个乘性更新规则获得局部优化解.最后,对真实高光谱数据进行特征提取验证了该方法的有效性.

OptiLCMS 介绍 OptiLCMS是一个R软件包，可提供优化的LC-MS原始数据处理流程。 此处包含“ MS光谱处理”模块的源代码。 OptiLCMS可用于在本地重复MetaboAnalyst生成的结果，并且还可以选择由MetaboAnalystR依赖于 安装 如下所示，为用户提供了3种典型的方法来安装此软件包。 （a。）安装偏差（测试版）版本 # Latest features could only be obtained from this approach, make sure 'devtools' installed first devtools :: install_github( " xia-lab/OptiLCMS " , build = TRUE , build_vignettes = FALSE , build_manual = T ) （b。）从本地R tar软件

基于半监督广义学习系统的高光谱图像分类