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。
2021-12-06 21:01:29 216KB  d' d'
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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
2021-12-06 02:13:04 22KB 遥感影像 PCA python envi
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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。
2021-12-04 15:51:14 256KB Glycated hemoglobin; Raman spectroscopy;
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光纤光栅光谱特性研究.doc
2021-12-04 13:11:57 186KB
水中有机污染物的近红外光谱快速鉴别,史永刚,,文章讨论了水中有机污染物的近红外光谱,指出不同的有机污染物在近红外光谱区表现出不同的特征,应用该特征结合应用化学计量学技
2021-12-03 20:09:37 222KB 首发论文
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该软件与海洋光学公司无关。 需要您自担风险使用它。 已停产 我不再使用此模块。 请切换到其后续版本 。 信息 完整的python-oceanoptics PyUSB接口现在已从合并到pyseabreeze后端中。 一旦所有光谱仪都经过python-seabreeze测试,python-oceanoptics模块将被淘汰。 因此,如果您拥有任何未经测试的光谱仪,请使用python-seabreeze测试它,并让我知道它是否有效。 谢谢。 海洋光学python模块 该python模块提供对某些光谱仪的一些基本功能的访问。 他们的光谱仪缺乏python接口的可用性导致了该模块的开发。 光谱仪中使用的USB通信层的规格可在其网站上的OEM手册中免费获得。 该软件是社区的一项工作,旨在为这些光谱仪获得独立于平台的python支持。 如果您不确定自己在做什么,请坚持使用SpectraSuite和Oc
2021-12-02 09:30:36 34KB Python
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提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)拉曼光谱去噪方法。利用排列熵(PE)作为代表噪声的内在模式分量(IMF)的判据,并对其进行阈值滤波以消除噪声,得到消除噪声的拉曼光谱重构信号。采用该方法对乙醇水溶液的拉曼光谱数据进行去噪研究。结果表明,该方法有效地消除了拉曼光谱中的噪声;与经验模态分解法(EMD)和总体平均经验模态分解法(EEMD)的对比表明,CEEMDAN 去噪法不但在高信噪比的拉曼光谱信号去噪中取得良好的去噪效果,而且在低信噪比的拉曼光谱信号去噪中依然优势明显。
2021-12-01 15:26:17 2.97MB 光谱学 基于自适 排列熵 拉曼光谱
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matlab图像均衡化的代码从RGB图像进行高光谱重建以实现静脉可视化 我们提出了一种数据驱动的方法来从RGB图像中重建高光谱图像。 该方法基于残差学习方法,该方法可有效捕获数据流形的结构,并考虑到存在于RGB图像中的空间上下文信息以进行光谱重建过程。 提出的RGB到高光谱的转换方法可以处理在不同照明下拍摄的图像,这对于实际应用来说是重要的功能。 所提出的方法是通用的,并且可以支持各种应用。 为了展示所提出的转换方法的价值,我们设计并评估了静脉可视化应用程序。 我们使用商用高光谱相机收集了该领域最早的高光谱数据集之一; 我们将此数据集提供给其他研究人员。 我们使用此数据集来训练我们的深度学习模型,并作为比较的基础。 我们的实验结果表明,该方法可提供准确的静脉可视化和定位结果。 数据集结构 下载链接 - 该数据集由成对的207张RGB图像及其相应的超立方体组成。 高光谱图像包含从原始数据中提取的Matlab( .mat )格式的光谱范围为820-920nm的34个波段。 整个数据集包含来自13个参与者的信息(图像)。 10个参与者的数据用于培训,其余3个参与者的数据用于测试/验证。 文件
2021-12-01 14:34:53 6.25MB 系统开源
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高光谱图像分离matlab代码具有光谱可变性的高光谱解混的数据相关多尺度模型 这个包包含作者对论文 [1] 的实现。 我们考虑使用超像素的多尺度策略,以解决具有端元可变性的光谱分离问题。 我们使用关于丰度和端元的空间规律信息(即,这些变量根据基于超像素的多尺度变换是平滑的),以便 1) 引入先验信息以提高丰度估计质量,以及2) 重新制定优化问题以显着降低方法的计算复杂度。 代码在 MATLAB 中实现,包括: example1.m - 比较算法的演示脚本 (DC1) example2.m - 比较算法的演示脚本 (DC2) example3.m - 比较算法的演示脚本 (DC3) demo_houston.m - 比较算法的演示脚本(休斯顿) demo_cuprite.m - 比较算法的演示脚本(Curite) ./MUAV/ - 包含与 MUAV 算法相关的 MATLAB 文件 ./other_methods/ - 包含 ELMM 和 PLMM 方法 ./utils/ - 有用的函数 ./DATA/ - 示例中使用的文件 README - 这个文件 重要的: 如果您使用此软件,请在任
2021-12-01 11:20:06 178.23MB 系统开源
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