光谱匹配Matlab代码 是一个开源软件包，提供了用于色彩科学的大量算法和数据集。 根据条款，它是免费提供的。 Color是501（c）（3）非营利组织在美国的附属项目。 目录 1发行说明草稿 该分支的发行说明草稿可在此处获得。 2个赞助商 我们感激不尽 :sparkling_heart: 为了我们的支持。 如果您想加入他们，请考虑。 金牌赞助商 青铜赞助商 捐款及特别赞助 3个特点 Color具有丰富的数据集和对象集合，请参阅页面以获取更多信息。 4安装 通过在外壳程序中发出以下命令，可以从中轻松安装颜色： $ pip install colour-science 也可以通过以下方式从Continuum Analytics中获取颜色： $ conda install -c conda-forge colour-science 详细的安装过程在中说明。 5文档 5.1教程 提供有关Color的介绍。 可通过访问交互式版本。 5.2使用指南 Color指南显示了解决特定问题的各种技术，并重点介绍了一些有趣的用例。 5.3 API参考 Color及其API的主要技术参考是。 5.4例子 大多数对象可从colour名称空间

matlab光谱降维码提取大脑氧合信号中瞬时成分的方法 Matlab编码了一种分解方法，可从早产儿的大脑充氧信号中提取瞬态信号。 该方法以迭代方式使用奇异频谱分析。 设计用于使用近红外光谱（NIRS）设备测量的早产儿的脑氧合信号，但可能适用于其他领域。 请参阅下面的更多细节： O'Toole JM. Dempsey EM, Boylan GB (2018) 'Extracting transients from cerebral oxygenation signals of preterm infants: a new singular-spectrum analysis method' in Int Conf IEEE Eng Med Biol Society (EMBC), IEEE, pp. 5882--5885 如果使用此代码生成新结果，请引用以上参考。 | | | | 需要 具有信号处理工具箱的Matlab（）版本R2020a或更高版本。 （应该在较旧的版本上工作，但未经测试。） 在Matlab中添加此项目的路径。 也可以通过以下方式做到这一点： >> add_path_he

在 ZIP 中有一个文件“test.m”。 它将阐明函数的工作原理功能已注释，因此学习单独使用它们不会有问题

该代码对应于2016年的《Nonlinear IHS: A Promising Method for Pan-Sharpening》一文，属于多光谱与全色图像融合代码，也属于IHS方法的一个变种。

近红外(NIR)光谱分级技术正越来越广泛地应用于水果的产后加工和质量评判中。介绍了水果内部品质光学特性检测原理; 分析了规则反射、透射和漫反射3种光特性测量方法在水果内部品质不同需求检测中的适用性; 化学计量学方法是近红外光谱分析技术的一个重要部分,对一些新的预处理方法和回归算法作了介绍; 探讨了水果状态对光谱影响及修正方法,如温度补偿、大小修正等; 并阐述了水果的糖度、酸度、硬度等定量检测和褐变、黑心、水心、损伤等定性判别的国内外最新研究进展; 分析了近红外技术在水果品质检测和控制方面的应用前景。

对新疆冰糖心红富士苹果采用高光谱成像技术进行分级和糖度预测研究。在糖度预测分析中,使用正交试验设计方法确定影响预测效果的主要因素是预测回归方法、光谱预处理方法和波长合并,次要因素是光谱校正处理方法、数据类型和实测值归一化处理。提取平均光谱,经过白板校正,采用一阶微分光谱预处理,10个波长的光谱合并,基于多元线性回归方法建立苹果糖度的预测模型,其验证集苹果糖度的预测模型相关系数为0.911,预测均方根误差为0.76%Brix,相对分析误差为2.44。在分级研究中,选择712nm波长图像,Gamma灰度变换增强图像,大津算法阈值确定后分割图像,基于形态学处理剔除果梗区域,提取苹果分割后区域的面积、充实度、周长、平均灰度等特征,采用二次判别分析分级苹果,验证集苹果分级准确率达到89.5%。结果表明,高光谱图像技术既能够准确预测新疆冰糖心红富士苹果糖度品质,也可以用于基于外部品质特征的分级研究。

拉曼光谱matlab代码 相干拉曼成像工具包 版本：1.02 自述文件 ###Summary ### CRIKit 包提供了用于预处理相干拉曼光谱数据的实用方法。 目前，这个包包含几个关键组件： 通过 Kramers-Kronig 关系进行相位检索 非对称最小二乘基线去趋势 非对称重加权惩罚最小二乘法 这些仅代表我们开发的软件的一小部分。 有关更多信息，请参阅下面的联系信息。 ＃＃＃设置＃＃＃ MATLAB：将源代码下载到文件夹并通过“设置路径”添加到 MATLAB 路径 Python：将源代码下载到一个文件夹。 注意：有一个带有 Python 代码的 IPython Notebook。 您可能希望将其放在本地 IPython 笔记本文件夹中，以便于访问。 ###依赖关系### MATLAB：MATLAB 2013a 或更新版本（它也可能适用于旧版本）。 Python：（必需）Python >= 3.4； 麻木，SciPy。 （推荐）PyFFTW、CVXOPT（更好）或 scikits.sparse。 非授权 该软件由美国国家标准与技术研究院 (NIST) 由联邦政府雇员在执行公务期间

食源性致病菌的快速识别是一项重要的工作，与传统检测方法相比，拉曼光谱能在无损检测的同时加快鉴别速度。为了提高大肠杆菌O157∶H7以及布鲁氏菌S2株拉曼光谱识别的准确性和效率，提出一种基于主成分分析与Stacking算法的集成判别模型，使用网格搜索以及K折交叉验证来提高模型的稳健性。与逻辑回归、K近邻、支持向量机等单一模型进行对比，实验结果证明PCA-Stacking集成模型有最高的准确率，达99.73%，达到了预期效果。

高光谱图像unmixing matlab代码

基于两点转换和光波耦合控制相移的思想提出的U型波导耦合单微环的谐振滤波器结构。利用传输矩阵法推导了此结构的数学模型，采用Matlab模拟了输出端口谱线形状。当​​微环与U型波导的两个替换点之间的距离为微环周长的整数倍时，此新型微环谐振滤波器比传统的双直耦合耦合单微环滤波器的自由光谱范围增加1倍。针对该结构参数，同时讨论了转换系数对输出谱线的影响，转换为转换系数为0.018时，输出谱线具有最佳的消光比，同时保持窄的带宽和高的品质因数。