factorization;Spectral

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factorization;Spectral

: 使用Matlab 进行Spectral Factorization：找到问题ara* +cqc* = dd* 的频谱因子多项式d-matlab开发 N，Wiener发明了在信号处理和连续时间内产生大量问题的方法。离散时间版本已经存在了 50 多年。线性二次控制问题 (LQG) 也使用这种方法。这是作者开发的使用反馈控制的不同解决方法。请参阅示例程序和功能。
评级：0 浏览量：57 收藏量：0 资源大小：3KB 上传时间：2021-05-29

: Spectral Analysis for Subpixel Materials Based on Kernel Partial Nonnegative Matrix Factorization 为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法.首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端...
评级：0 浏览量：73 收藏量：0 资源大小：1.69MB 上传时间：2021-02-09

: Factorization_theorem.zip_zip Spectral Factorization theorem
评级：0 浏览量：28 收藏量：0 资源大小：690KB 上传时间：2022-07-14

: Spatial–spectral total variation regularized low-rank tensor decomposition for hyperspectral image ... These methods convert high-dimensional HSI data into 2-D data based on LR matrix factorization. This strategy introduces the loss of useful multiway structure information. Moreover, these bandwise TV...
评级：0 浏览量：168 收藏量：0 资源大小：2.87MB 上传时间：2021-02-08

: 邻域保留非负矩阵分解用于频谱混合分析非负矩阵分解（NMF）已成功用于解决高光谱遥感图像的混合像素问题。但是，由于NMF的分解结果不是唯一的，因此通过NMF最小化表示误差不足以用于SMA。因此，本文提出了一种在低维流形上保留高光谱数据局部结构的邻域...
评级：0 浏览量：49 收藏量：0 资源大小：1.4MB 上传时间：2021-03-16

: 利用Hopfield神经网络对高光谱图像进行无监督光谱混合分析光谱混合分析（SMA）已被广泛用于解决高光谱遥感图像定量分析中的混合像素问题。最近，非负矩阵分解（NMF）已成功地用于同时执行端成员提取（EE）和丰度估计（AE）。在本文中，我们通过迭代执行EE和AE来制定NMF的...
评级：0 浏览量：129 收藏量：1 资源大小：168KB 上传时间：2021-03-16

: 通过非负矩阵分解对高维数据进行谱聚类谱聚类已经成为机器学习和数据挖掘中流行的子空间聚类算法，其目的是通过利用拉普拉斯矩阵的谱来找到低维表示。为光谱聚类构建具有区别性和可靠性的亲和矩阵，以实现令人印象深刻的聚类质量是关键。...
评级：0 浏览量：385 收藏量：1 资源大小：375KB 上传时间：2021-03-26

: 两层非负矩阵分解可将荧光目标与自发荧光区分开来进行荧光成像两层非负矩阵分解可将荧光目标与自发荧光区分开来进行荧光成像
评级：0 浏览量：53 收藏量：0 资源大小：2.52MB 上传时间：2021-04-10

: Robust Hyperspectral Unmixing With Correntropy-Based Metric In addition, this task becomes more challenging in the case that the spectral bands are degraded by noise. This paper presents a robust model for unsupervised hyperspectral unmixing. Specifically, ...
评级：0 浏览量：82 收藏量：0 资源大小：1.25MB 上传时间：2021-02-08

: 基于光谱导数特征和局部保存分析的高光谱图像分类基于光谱导数特征和局部保存分析的高光谱图像分类
评级：0 浏览量：32 收藏量：0 资源大小：666KB 上传时间：2021-03-10

: GraphWaveMachine:“通过扩散小波学习结构节点嵌入（KDD 2018）”的可伸缩实施 GraphWave ⠀抽象的驻留在图的不同部分中的节点在其本地网络拓扑中可以具有相似的结构角色。此类角色的标识可提供对网络组织的关键见解，并可用于各种机器学习任务。但是，学习节点的结构表示是一个具有挑战性的...
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：668KB 上传时间：2021-04-13

: Python 机器学习工具包SKlearn的安装与使用 3. 聚类（Clustering）：Sklearn 中的聚类模块可以对样本进行无监督的自动分类，常用算法有 k-Means（k 均值）、spectral clustering（特征聚类）、mean-shift（均值漂移）等。 4. 数据降维（Dimensionality ...
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评级：0 浏览量：165 收藏量：0 资源大小：12.24MB 上传时间：2017-08-25

: 计算机视觉（英文版） 3.1.1 Radiometry for Coloured Lights: Spectral Quantities 53 3.1.2 The Colour of Surfaces 54 3.1.3 The Colour of Sources 55 3.2 Human Colour Perception 58 3.2.1 Colour Matching 58 3.2.2 Colour ...
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