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preprocessing-methods
- 一阶导数、二阶导数，矢量归一化（SNV），多元散射校正（MSC），数据中心化，直接信号校正，平滑处理六种光谱数据预处理的方法-A first derivative, second derivative, vector normalization (SNV), multiplicative scatter correction (MSC), the data center of the direct signal correction, smoothing six kinds of spectra
ALS
- 主要用于光谱数据预处理中的多光谱基线校正。(it can be used for multi-spectral baseline correction when pre-processing spectral data)
MSC+SNV
- 用于近红外光谱预处理的多元散射校正和标准正太变量变换算法(For multiple scattering near infrared spectra preprocessing and correction standard variable transform teenage boy)
spectra preprocess
- 实现光谱数据的预处理，去除背景和基线漂移，具有非常好的效果，已经试验成功。(To achieve the preprocessing of spectral data, removing background and baseline drifts with very good results, and it has been successfully tested.)
The Unscrambler 9.7破解版（附破解方法）
- 可用于光谱预处理、偏最小二乘回归、主成分回归(It can be used in spectral pretreatment, partial least squares regression and principal component regression)
matlab中对红外光谱的预处理代码
- matlab中对红外光谱的预处理代码,源代码 包括 对红外光谱的平滑处理、一阶求导 、二阶求导等。以及 回归分析(MATLAB in the infrared spectrum pretreatment code, the source code, including the smooth processing of infrared spectrum, first derivative, two derivative, etc.. Regression analysis)
Matlab信息预处理代码
- 实现光谱预处理 SNV MSC 等(the preprocessing of the spectra)
PLSMATLAB
- 偏最小二乘回归的MATLAB实现，数据是贝壳的光谱数据，附带了平滑预处理程序(MATLAB implementation of partial least squares regression)
itoolbox
- 协同区间偏最小二乘 siPLS算法是 N rgaard等对其提出 的 iPLS方法的改进, 其基本算法步骤如下:(1)对原始谱图进行 预处理;(2)在全谱范围内建立全局偏最小二乘模型, 即上节的 模型;(3)在整个光谱区间采用 iPLS建立多个等窗口宽度的子 区间, 假设为 n个;(4)在每个子区间上建立偏最小二乘法模型, 即可得到 n个局部模型;(5)以交叉验证时的均方根误差 RMSE 值为各模型的精度衡量标准, 比较全光谱模型和各局部模型的 精度;(6)组合精度最高的局部子区间
pca
- 红外光谱，预处理，PCA，SIMCA,溯源(Traceability of infrared spectrum)
MSC
- 多元散射校正的部分代码MSC，光谱数据预处理(Multiple scattering correction of partial code MSC, spectral data preprocessing)
各种光谱数据预处理代码matlab
- 光谱数据预处理 超级全 都可以用 自己用的(Spectrum data preprocessing)
新建文件夹
- 使用matlab进行高光谱的数据进行分析和预处理(Using MATLAB to analyze and preprocess hyperspectral data)