近些年，利用计算机对极化SAR图像进行分类逐渐成为遥感领域的一个研究热点.本文采用全极化SAR数据，利用不同的特征提取算法提取特征，并基于随机森林模型最终实现对江苏沿海滩涂的分类.首先采用H/α和Freeman两种分解算法提取极化特征参数，采用灰度共生矩阵提取纹理特征参数；然后将提取的所有特征进行不同的组合，构成不同的特征集；最后采用随机森林模型对不同特征集合进行分类和精度评估.结果表明仅用纹理特征对沿海滩涂进行分类时效果较差；利用极化分解提取出的散射特征进行分类的结果要优于矩阵元素特征的分类结果；综合了极化散射特征和纹理特征的组合方式在沿海滩涂的分类中可以取得最优的分类结果，总体精度和Kappa系数可以达到94.44%和0.9305，表明极化SAR图像中蕴含的不同方面的特征在分类中具有一定的互补性.

软件工程实施标准-工作任务分解书

AR阶数确定的奇异值分解方法 奇异值分解(SVD)： A为m × n矩阵，A可分解为 A = UΣV H 其中U为m × m酉矩阵，V为n × n酉矩阵。 ,σ nn2 ) Σ = diag(σ 112 ,σ 222 , -1 酉矩阵：U = U H 主奇异值：p个大的奇异值（p个信号分量的能量） 次奇异值：其它小奇异值（扰动或误差的能量）

[UD] = UFactor(P) 返回矩阵 U 和 D，使得 U.'*D*U = P [UD] = UFactor(P,uflag) 返回矩阵 U 和 D，使得 U*D*U。' = P 当 uflag 设置为 TRUE 时。 将 uflag 设置为 FALSE 等效于仅使用一个参数运行 UFactor。 UDFactor 的算法类似于 Cholesky 分解，除了矩阵被分解为酉上三角矩阵 (U) 和对角矩阵 (D) 使得 P = U*D*U.' （或 U.'*D*U）。 注意而这等价于 P = (U*D^0.5)*(U*D^0.5).' = S*S。' 其中 S 是P的上三角平方根，不取平方根U 和 D 的计算。这使得这种分解非常适合卡尔曼滤波器（UD 滤波器）的平方根实现。 更多详细信息，请参阅 Bierman, GJ，离散的分解方法序贯估计，1977。 注意：此分解仅保证适用于

function [Q,R,x]=QR(A,b) n=length(A;Q=eye(n;R=A; for i=1:n-1 x=R(i:n,i; if all(x(2:n-i+1)~=0) x=x/norm(x,inf;delta=norm(x,2*sign(x(1; v=[x(1)+delta;x(2:n-i+1)];beta=2/norm(v,2^2; else beta=0;v=0; end

用于图像处理 图像分解 IMFs 可以将图像进行分解重构操作，适用于学习BEMD图像处理的同学。

为了有效地进行海洋重力测量数据的信噪分离，本文提出了基于互补总体经验模式分解(CEEMD)和小波 包变换(WPT)的重力数据信噪分离方法。该方法利用 CEEMD 将海洋重力测量信号分解为从高频到低频的不同固有模式 函数(IMF)分量以及趋势项，为进一步提取出各 IMF 分量中的有用重力信号，本文采用小波包变换对各 IMF 分量进行 小波包分解降噪，最后将从各分量提取出的有用信号与趋势项进行信号重构，实现重力数据的信噪分离。

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===== 这个函数只是 Matlab 内置 SVD 函数的一个很好的包装器，它仅在二维数据集中运行。 包装器只是重塑矩阵在应用 SVD 之前和之后，输入序列 X 可以是n 维并确保输出模式 U 也是 n 维的。 ===== %POD 有多个名称（POD、SVD、PCA、...），是一种数学工具% 突出显示随机变量系列的主要模式（即， %财务测量、流体流场、结构振动、神经元% 发射模式、视频帧，以及基本上任何可以想象的东西！） %POD 工具在数据分析中非常有用，可以识别最%通过简单地执行测量复杂系统的能量模式，当它正在运行。 （但如果你已经在这里，你已经知道这一切。） ％===========输入：============= %X - 要分析的时间序列或快照。 可以是n维矩阵%(n>=2)。 第一个维度是时间/快照，所有其他维度都是% 为输出保留。 %============输

分解视图讲解 如果写一个项目的分解视图 实例分解视图讲解 如果写一个项目的分解视图 实例分解视图讲解 如果写一个项目的分解视图 实例