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hysime算法
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基于HySime算法的端元个数估计 - 豆丁网
2025年1月1日 · 本文采用HySime算法对不同信噪比的高斯白噪声、高斯有色噪声模拟高光谱数据以及马蹄湾村真实高光谱数据的端元个数进行估计，科学评估算法的有效性、稳健性，为真实 …
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基于HySime算法的端元个数估计 - 百度文库
2022年12月13日 · 为了科学评估HySime 算法,分别对不同信噪比的高斯白噪声、高斯有色噪声模拟高光谱数据以及马蹄湾村真实高光谱数据的端元个数进行估计。
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hyperspectral_unmixing_project/DECA_full/HySime.m at …
% The method first estimates the signal and noise correlation % matrices using multiple regression, and then selects the % subset of eigenvectors of the signal correlation matrix that …
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08 PIE-Hyp混合像元分解 - PIESAT - 博客园
2020年12月1日 · 本文介绍了PIE-Hyp软件的基本功能和操作步骤，包括端元数目估计、端元提取和丰度反演等。PIE-Hyp软件是一种基于最小均方差的无监督、全自动的高光谱子空间识别算 …
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Matlab/Python高光谱遥感数据处理；混合像元分解；矿物 ...
2024年11月19日 · 基础篇，站在学员的角度去理解“高光谱”，用大家能听的懂的语言去讲述高光谱的基本概念和理论，帮助学员深入理解这项技术的底层科学机理。 方法篇，将高光谱技术与 …
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基于最小误差的高光谱信号识别（hyperspectral signal identification by minimum error,HySime）是一种估计高光谱端元个数的算法，该算法首先使用多元回归估计信号和噪声 …
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基于HySime算法的端元个数估计.pdf-原创力文档
2025年4月12日 · 摘要：基于最小误差的高光谱信号识别（hyperspectralsignalidentificationbyminimumerror，HySime）是一种估计高光谱端. 元个数 …
ieeexplore.ieee.org
Signal estimation of hyperspectral data using HYSIME …
2016年5月7日 · Hyperspectral sensors helps in remote sensing and knowing about geographical information. Hyperspectral remote sensing is also known as imaging spectroscopy is.
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基于噪声白化的高光谱数据子空间维数算法
2017年2月9日 · 提出一种基于噪声白化的HySime改进算法,它不必进行逐像元的噪声去除,而是先对原始数据进行噪声白化处理,然后准确获取噪声的协方差矩阵估计值,再利用HySime算法进行信 …
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基于HySime 算法的端元个数估计_参考网
2024年5月7日 · 本文采用HySime 算法对不同信噪比的高斯白噪声、高斯有色噪声模拟高光谱数据以及马蹄湾村真实高光谱数据的端元个数进行估计，科学评估算法的有效性、稳健性，为真实 …