C#应用源码资料

为了充分利用高光谱图像的光谱信息和空间结构信息，提出了一种新的基于随机森林的高光谱遥感图像分类方法，首先，利用主成分分析降低数据的维数，并对主成分进行独立成分分析提取其光谱特征，同时消除像元的空间相关性，再采用形态学分析提取像元的空间结构特征，然后，根据像元的谱域和空域特征分别构造随机森林，并引入空间连续性对像元点的预测结果进行约束修正，最后由投票机制决定最后的分类结果。在AVIRIS和ROSIS高光谱图像上的实验结果表明，所提方法的分类性能要优于传统的高光谱图像分类方法，且分类精度高于基于单一特征的方法。

在室内条件下提取了苯乙烯在不同土壤中的光谱诊断波段及其范围,并以其作为土壤中苯乙烯识别及其含量预测的依据。采用微分处理法与光谱数据转换法对土壤光谱反射率进行处理,以增大样品之间的光谱变化差异,并采用多元线性回归(SMLR)、偏最小二乘回归(PLSR)和支持向量机(SVMR)方法建模以预测不同土壤中的苯乙烯含量。结果表明,受苯乙烯污染的不同土壤的光谱特征分别位于1800,2200,2400 nm附近;受自身理化性质及苯乙烯含量影响,土壤光谱反射率的降速先增大后减小,直至苯乙烯在土壤中饱和,反射率变化趋于稳定。PLSR模型对土壤中苯乙烯含量的预测效果最优,SMLR模型次之,SVMR模型较差。PLSR模型的决定系数为0.982~0.998,模型稳定性强,其校正标准差与预测标准差的差值为0.004~0.016,模型预测精度高。

MNF变换 重要作用 用于判定图像内在的维数 分离数据中的噪声 减少计算量 弥补了主成分分析在高光谱数据处理中的不足 计算时需要输入的参数 统计信息的图像范围　shift diff subset 噪声统计文件（可以用到另一副图像上做变换） MNF统计文件(反变换的时候要用) Mnf变换输出波段选择(根据特征值选择输出波段)

波长色散X-射线荧光光谱定量分析程序设计.pdf

借助于Matlab语言用Slater方法确定同科电子的光谱项.pdf

光纤光栅光谱特性分析的课程设计报告包括代码，只需要用matlab轻松打开就好了。

envi做PCA分析遇到NAN异常值处理，保留原始影像的投影信息等原始信息

糖化血红蛋白（HbA1c）已被越来越多地接受为糖尿病监测的金标准。在这项研究中，拉曼光谱法被暂时用于人类血红蛋白（Hb）生化分析，旨在为糖尿病监测开发一种简单的血液测试。在确诊为糖尿病的患者和健康志愿者（n = 37）的患者（n = 39）的血红蛋白样本上进行拉曼光谱测量。对测量的拉曼谱带进行了初步分配，以比较这两组之间的差异。同时，将主成分分析（PCA）与线性判别分析（LDA）相结合，开发出有效的诊断算法，用于对正常对照和糖尿病患者进行分类。结果，这两组的光谱特征显示出两个不同的簇，其敏感性和特异性分别为92.3％和73％。然后通过接收器工作特性曲线确定了基于PCA-LDA技术的诊断算法的有效性。 ROC曲线下的面积为0.92，表明诊断结果良好。总之，我们的初步结果表明，提出拉曼光谱法可以为糖尿病的非侵入性检测提供巨大的潜力。

光纤光栅光谱特性研究.doc