邻域重构

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

Matlab编程-8邻域算法。简单的函数实现。

定义了一个数据访问类对象，并初始化密码和数据库连接。根据用户输入的用户名进行查询，判断是否存在该用户。如果存在，则获取用户密码和权限信息。根据密码验证用户身份，若验证通过则显示主窗口并关闭登录窗口。

MATLAB的egde源代码在AIRToolsII工具箱中得到了详细的介绍和解释。

使用此代码直接将重构数据粘贴到 Matlab 中并运行，即可完成相空间重构。重构后可继续进行其他分析。

当数据库性能无法满足预期时，你是否考虑过进行SQL应用重构？在考虑昂贵的硬件升级之前，通过《SQL应用重构》了解如何评估和发现需要改进的代码。本书教授快速修复方法，如减少对数据库的存储函数和过程调用，优化SQL语句以提高数据访问效率，以及通过存储过程和全面SQL语句取代重复的过程性代码。学习并行重构策略，以及使用模式扩展、视图优化等技术，最终加速应用性能。

Matlab中的邻域均值滤波技术涵盖了两种处理边界情况的方法：边界处理时限制在图像内部和超出边界时用0填充处理。

针对 NDOD 算法检测过渡区域对象的不足和算法复杂度高的问题，提出了一种基于方形对称邻域的局部离群点检测方法。该方法采用方形邻域，引入记忆思想，并重新定义离群度度量，提高了检测精度和速度。实验结果表明，该方法优于 NDOD 等算法。

找到相邻体素的功能其实蛮常见的，但要实现一个通用且方式就不那么容易了。这个 Matlab 函数，能你在 3D 体积中，快速找到某个体素的 26 个相邻体素索引，边界附近的会少一些。如果你从事图像、计算机视觉或者类似的工作，这个函数简直就是省时利器。要注意的是，函数利用了sub2ind，你可以轻松获取 i、j、k 位置的体素索引，方便哦。 如果你有类似的需求，可以直接拿来用，也省得自己写那一大堆代码。说实话，这种功能在 Matlab 里好像并没有直接的内置函数，所以它蛮值得推荐的，节省了不少时间。

在图8.33中，展示了24种不同的邻域分析窗口类型，每一种都有其独特的特点和适用场景。这些窗口类型在MATLAB中的应用能够为各类数据分析提供全面的解决方案。