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基于PCA-LDA的非负光谱透过率生成方法
1
作者
孟子恒
樊凯
牛力兴
《生物医学》
CAS
2021年第1期14-22,共9页
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...
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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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
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职称材料
题名
基于PCA-LDA的非负光谱透过率生成方法
1
作者
孟子恒
樊凯
牛力兴
机构
东北大学医学与生物信息工程学院
东北大学软件学院
出处
《生物医学》
CAS
2021年第1期14-22,共9页
文摘
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。
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
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于PCA-LDA的非负光谱透过率生成方法
孟子恒
樊凯
牛力兴
《生物医学》
CAS
2021
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