高光谱图像端元提取MATLAB代码-ET2ECN_2020ET2ECN_2020

高光谱图像中提取纯凸端元是目标检测、分类和分解应用的关键步骤。提出一种基于凸多边形最大化的新算法，利用凸几何概念确定最大凸多边形面积的凸集，有效地提高了端元提取的独特性。并行实现显示出在噪声存在的情况下的鲁棒性，仿真结果证明该算法显著降低了光谱角误差（SAE）和光谱信息发散度（SID）误差，同时在丰度映射中验证了其有效性。详细步骤请参考作者提供的MATLAB代码。如需运行代码，请下载并解压所有文件，并执行“Demo_cuprite.m”文件。

高光谱图像分解Matlab代码已经提供，您可以免费下载使用。

对于前端开发来说，学习如何操作系统的ECN建立流程是有的，尤其是使用Oracle系统时。如果你正在寻找一个清晰的操作指南，可以参考《系统 ECN 建立操作流程》这篇文章，它了详细的步骤和实用的技巧。文章的内容深入浅出，对于新手来说挺友好的，而且也不乏一些进阶的技术细节，你在实践中少走弯路。你可以根据实际需求，结合Oracle相关的数据库操作，灵活调整步骤，适合开发过程中使用。另外，文章里还附带了几个相关的资源链接。如果你对Oracle的其他操作流程感兴趣，可以看看《Oracle创建表空间与用户操作流程》这篇文章，内容同样丰富，能够你更全面地理解Oracle系统。

高光谱图像分类的 Matlab 项目，挺适合拿来快速上手的。 PCA 降维配上SVM 分类的组合，老搭档了，高光谱这种几百波段的数据还挺高效。每个像素都一堆光谱值，用 PCA 一压缩，信息还在，复杂度就下来了。 SVM就不用说了，分类效果比较稳，是你样本不多、数据维度还高的时候。项目里还支持调核函数参数，RBF、linear这些常见的都有，想试试哪个都方便。 最省事的是它还带了个GUI 界面，不写代码也能跑流程。比如选训练样本比例、调参数、点下按钮就能跑模型、看分类图，体验还不错，适合想先搞懂流程的你。 项目用的是MATLAB，对遥感数据支持还蛮全的。你可以用这个做土地覆盖分类，看看植被长势，

Casey, JR和Follows, MJ在2020年的研究中提供了一个灵活且易于使用的Matlab代码，用于微生物在养分限制条件下的稳态模型。他们应用这一模型于大肠杆菌K12 BW25113，探索了在葡萄糖限制与充足条件下的生长模式。该代码基于最新的大肠杆菌K12 MG1566基因组规模代谢模型（iML1515），能计算多种关键参数，如n、n max、S、Sl lb、S ub、v max G、v D、μ max等。该代码在Matlab 2019b下运行无误。如果您有兴趣将此模型应用于其他微生物或不同的运输过程，请访问GitHub仓库https://github.com/jrcasey/Nut

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

此代码提供了Matlab实现的论文“通过最佳邻域重构的高光谱波段选择”，刊载于IEEE地球科学与遥感事务（T-GRS），DOI：10.1109/TGRS.2020.2987955。demo.m展示了一种简单直接的方法来运行ONR算法，评估.m提供了易于扩展的代码框架，以评估不同数据集上的不同波段选择方法。运行评估.m可获得分类精度曲线。为了成功运行评估.m，需首先安装适用于Matlab的Libsvm。另外，如果要在印度松树之外的数据集上评估算法，还需提前下载相应数据集。Libsvm链接：高光谱图像数据集链接：印度松树数据集、帕维亚大学数据集、盐沼数据集、KSC数据集、博茨瓦纳数据集。如果使用我

欢迎来到MEG分析入门课程[目录]。本课程教授MEG分析的基础步骤。尽管数据相似且分析仅在少数情况下存在分歧，您所学知识同样适用于EEG分析。假设您具备一定的M/EEG基础知识，我们将简要提醒一下。尽管MATLAB编程经验可以增加舒适感，但我们并未实施复杂的编程。M/EEG测量记录的是非侵入性电生理信号，其主要来源是引起突触后电位的离子电流。动作电位对信号的贡献较小，因其短时延不利于信号求和。标准频率范围通常为

这是用于高光谱超分辨率中耦合结构矩阵分解的混合不精确块坐标下降（HiBCD）Matlab代码，已在IEEE信号处理事务中发表。在半真实数据集实验中，您可以在提供的链接下载真实HS图像，并运行相应脚本以获取数据矩阵。合成数据集实验也包含在内，参考了吴瑞元、开海Wai和马永健的研究。专注于高光谱超分辨率（HSR）中的耦合结构矩阵。