【摘 要】
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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
【机 构】
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东北大学医学与生物信息工程学院,东北大学软件学院
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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
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