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摘要:
本文针对高光谱成像,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)生成非负光谱透过率的方法。该非负光谱透过率可应用于可编程高光谱成像系统的光学成像结果等效于PCA-LDA数字模型后处理的高光谱数据的结果。该方法通过滤除训练过程中的负值,无需补偿透过比的二次采集,可以直接针对高光谱数据应用,即高光谱数据采集和PCA-LDA后处理可以通过光学成像的物理过程一次性同时实现,有助于在光学和遥感领域的信息应用中实现更智能便捷的光学检测与传感。
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文献信息
篇名 基于PCA-LDA的非负光谱透过率生成方法
来源期刊 生物医学 学科 工学
关键词 高光谱成像 非负光谱透过率 主成分分析 线性判别分析
年,卷(期) 2021,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 14-22
页数 9页 分类号 TP3
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研究主题发展历程
节点文献
高光谱成像
非负光谱透过率
主成分分析
线性判别分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生物医学
季刊
2161-8976
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
99
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