端元提取算法

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。

pymfe (Python 元特征提取器) 为 Python 环境提供了一套全面的元特征提取工具。该软件包基于最新研究成果，囊括了众多前沿元特征，并采用系统化的提取架构，确保生成可靠的元特征集。pymfe 遵循最新的元特征形式化标准，致力于提高元学习 (MtL) 的可重复性。 使用 pymfe，您可以灵活选择不同的度量和汇总函数，自定义超参数，并自动跟踪提取时间。此外，它还支持从特定模型中提取元特征，甚至可以通过引导程序获取置信区间。更多强大功能，敬请参阅官方文档。 元特征在元学习领域中用于描述数据集特征和/或其与算法偏差的关系。

高光谱图像解混是一种技术，用于在高光谱数据中近似提取纯光谱特征及其组合比例。介绍了一种新方法，结合凸几何和K均值概念进行端元提取，相比现有技术，提高了准确性和效率。仿真结果显示，所提算法优于其他同类算法。

经典的AIA算法，通过Matlab程序代码实现单幅图像的相位提取。

Python 里的关键词提取算法，挺适合平时做文本的朋友。结合jieba来做分词，再配上词云展示，效果直观还蛮好看的。如果你平时要文章摘要、做搜索提示，这套方案还挺顺手。嗯，代码也不复杂，适合快速上手。 用jieba.analyse的extract_tags方法就能搞定关键词提取，还能根据 TF-IDF 打分，优先提取重要词。像写文章推荐、热词这种场景就适用。你也可以自己设定关键词数量，比如topK=20，灵活点更好用。 词云部分用wordcloud库就行，能自定义字体、颜色、背景图这些，整出来的图可视化效果还不错。想炫技一下的话，配上公司 logo 或者轮廓图也能搞出点花样。注意中文要指定字

这份文件描述了迭代约束端元（ICE）算法在卫星遥感和高光谱NIR成像中的应用。该算法专门用于从混合物中提取成分信息，使用光谱图像数据集生成混合物成分的空间分布和成分的纯光谱。与化学计量学中的多元曲线分辨率（MCR）算法类似，ICE算法通过外部约束来确保输出符合预期结果。还讨论了ICE算法在强制算法输出期望结果方面的应用。

在视频图像处理领域，利用Matlab编写Karlman算法进行背景提取是一项重要的技术。该方法允许有效地分离动态物体和静态背景，为视觉分析和监控系统提供了可靠的基础。

本算法实现图像和视频的局部二值模式（LBP）特征提取，适用于对图像和视频进行内容描述。

MATLAB中提供了一些数学基础算法的源码，包括优化问题和线性规划。线性规划是一种通过最大化或最小化目标函数来解决约束条件下的优化问题的方法。在MATLAB中，通过linprog命令可以实现线性规划，支持不等式约束和等式约束的形式。

PCA算法是一种用于多帧图像相位提取的matlab程序代码。