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

光谱匹配Matlab代码重新思考LDA：离散ICA的矩匹配 如果您有兴趣复制我们的实验和/或我们的数据集，请检查repo。 关于 该项目包含用于主题建模的一些矩匹配算法的实现。 简而言之，这些算法基于数据的矩/累积张量的构造，并将它们与各自的理论表达式进行匹配，以学习模型的参数。 该代码由两部分组成。 一部分包含用于构造矩量/累积量张量的有效实现，而另一部分包含用于匹配张量的几种所谓的联合对角化类型算法的实现。 任何张量类型（请参见下文）都可以与对角化算法之一（总共导致6种算法）任意组合。 重点是潜在的狄利克雷分配（LDA）和离散独立成分分析（DICA）模型。 重要的是，后者模型显示出相似性，有时与前者相同。 分别考虑了两种类型的张量：LDA矩和DICA累积量。 LDA矩的理论表达式先前是由Anima Anandkumar，Dean P.Foster，Daniel Hsu，Sham M.Kakade，Yi-Kai Liu在潜在Dirichlet分配的频谱算法中得出的。 Algorithmica 72（1）：193-214（2015）。 DICA累积量的表达式是从我们的论文中得出的（请参

光谱匹配Matlab代码需要从附加资源管理器安装的功能编程构造。 几个非免费工具箱（信号处理，统计和计量经济学）也需要在MATLAB 2017a上进行代码测试-旧版本可能无法正常工作 命令示例：fileSelection = 0; timeSelection = 2; onlyPreOT = 0; saveFig\n='\u5426'; scriptToRun\n='hyperscanningControl.m'; 掌握（）; 第二个示例：reset（）; fileSelection = 4; timeSelection = 1; onlyPreOT = 0; scriptToRun\n='forecasting.m'; 掌握（）; 在两个猴脑之间选择类似的神经元亚群 提供了一种灵活的方法来构建亚种群，以便可以以苹果对苹果的方式比较从两个不同的大脑收集的数据。 由于此匹配是主观的，因此代码使用以函数为参数的高阶函数。 例如，它需要一行代码才能从使用对称的Kullback-Leibler发散切换为尖峰计数的简单差分。 探索的一种方法是为两个大脑中的每个神经元构建峰间间隔的直方图，应用核平滑器，然后计算大

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光谱匹配Matlab代码合唱探测器 Chordetector是一种从音乐样本中识别和弦的算法。 它对样本执行频谱分析，将可听频谱折叠为一个八度，然后使用简单的神经网络查找最可能的和弦。 Chordetector是使用Matlab语法以GNU八度编写的参考实现。 该算法能够区分不同的简单和复杂的和弦模式，包括单音高音符（即调音器功能），强力和弦，大，小，小和七和。 还报告了猜测的可靠性估计（相对值）。 该算法的设计目的是报告rel = 1表示完美的和弦，而-12则报告“完全错误”的和弦的可能性很小。 根据初始基准，rel> 0的估计值应该是非常可靠的。 据我所知，这是一个原始的实现，利用fft，数据合并将fft分量匹配为离散的音高，八度折叠和手动构建的神经网络，以估计最佳匹配的和弦模式。 在当前的实现中，神经网络不需要任何训练，因为它仅基于对和弦模式的“先验”猜测：这种方法最适用于“纯正弦波”乐器，而对于带有丰富弦乐器的乐器，效果可能会很差和声（例如，我猜吉他是失真的）。 使用免费可用的和弦包（.wav格式）对算法进行了测试，如下所示： 为了使test_bench script.m正常工

本资源包含matlab源码、项目汇报ppt、项目结课报告 该项目包含三个模块，第一块是光谱交叉相关匹配，第二块是遥感影像融合中的遥感影像多光谱与全色IHS融合、第三块是遥感影像分类中的基于ENVI的遥感影像分类。

光谱匹配Matlab代码MUSCARI（多任务谱聚类算法） 穆斯卡里（Muscari）是一种新的基于多任务图的聚类算法，通过使用物种与物种之间的系统发育关系，共同从物种特定的全基因组共表达网络中跨物种识别基因共表达模块（或子网络）。共表达矩阵的基于图的性质。 穆斯卡里（Muscari）基于Arboretum-HiC（）多任务图聚类算法，该算法将每个任务定义为一个光谱图聚类问题，每个物种一个，多任务学习框架同时搜索相互作用的基因组同时考虑了物种之间的系统发育关系。 与植物园HiC不同，穆斯卡里输入是基因表达矩阵，该矩阵转换为完全连接的加权基因共表达网络。 安装 1.所需环境 matlab（R2006a或更高版本）：仅对于生成特征向量矩阵是必需的 2.下载代码 code / ：穆斯卡里编码目录 run_muscari.sh ：穆斯卡里的包装程序运行脚本。 该脚本需要其他两个后续脚本： eigvecmat_calc.m：特征向量矩阵计算脚本 run_eigvecmat_calculation.m：用于运行eigvecmat_calc.m的包装器脚本 3.编写穆斯卡里代码 运行代码/ Make

光谱匹配算法的研究与开发，蔡燕，，高光谱图像最显著的特征就是谱像合一。高光谱遥感图像数据包含了丰富的空间和光谱信息使得其分析处理集中于光谱维上进行图像信息

高光谱遥感影像的光谱匹配算法研究，蔡燕，梅玲，在高光谱遥感影像处理中，光谱匹配技术是高光谱地物识别的关键技术之一。本文主要围绕光谱匹配算法的研究展开，分析讨论了常用的

光谱匹配Matlab代码多分辨率光谱图匹配 该函数执行图匹配算法，该方法在VictorGonzálezNavarro和Antonio Ortega撰写的“通过多分辨率方法进行光谱图匹配”中进行了解释。 如果您使用该代码，请提供以下引用。 V.González和A. Ortega，“多分辨率光谱图匹配”，2019年IEEE国际图像处理会议（ICIP），台湾台北，2019年，第2319-2323页。 论文链接： 要使用此代码，您需要下载并安装以下库：绘制图形。 我们已经在Matlab 2017上成功运行了此代码。 如果图形数据可用并已加载，则该算法可以直接在“ MAIN.m”文件中运行。 如果没有数据，则可以使用“ generate_graph.m”文件生成一对图形。 其余文件为次要功能，必须与“ MAIN.m”文件放在相同的文件夹中。 我们在本文中用于比较的其他图形匹配算法在“其他SGM算法”文档中。