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information-entropy
- 求解图像信息一维熵 实现图像波段选择的第一步计算-resolve the picture information entropy problem
feature-weight-learning
- 自己搜集的一些关于特征波段权重学习的参考文献，希望对大家在特征选择一块有帮助-Own collection of some of the features of the band on the weights learning references, we want to choose a helpful feature
OIF
- 使用最佳指数法对高光谱图像进行波段选择的程序。分享一下-The procedure for band selection of hyperspectral images using the best exponential method. share
EEG1_1c31
- 使用matlab和excel绘制原始数据图，可以一起绘制16通道，也可选择通道创建子图 使用快速傅里叶变化绘制功率谱，并绘制选择的谱估计算法 使用FIR滤波器（非递归型滤波器）获得EEG信号delta, theta, alpha, and beta波段的波形 绘制每一波段的频谱 通过绘制数个通道数据频谱图来评估信号的稳定性 -Use matlab and excel to draw the original data map, you can draw together wi
Binary_Genetic_Algorithm_Hezy_2013
- matlab平台下的一种遗传算法，可用于波段选择或者波段选择(A Genetic Algorithm-Based Feature Selection)
SPA
- SPA 可以对高光谱 近红外 进行波段选择(SPA can select bands for hyperspectral near-infrared.)
bi_sipls
- siPLS和biPLS是两种用于近红外光谱特征波段筛选的变量选择方法，可筛选出与兴关注指标密切相关的特征波段，并去除无关和干扰变量，提高模型稳健性(Bipls and sipls are two variable selection methods for screening the characteristic intervals of near-infrared spectra, which are closely related to performance indicators, to
VerySource.c
- BiPLS iPLS等波段选择代码，实现近红外光谱波段挑选功能(Band selection code, the realization of near-infrared spectrum band selection function)
连续投影算法
- 连 续 投 影 算 法(SPA)是 一 种 使 矢 量 空 间 共 线 性最小化的前向变量选择算法， 它的优势在于提取全波段的几个特征波长， 能够消除原始光谱矩阵中冗余的信息，可用于光谱特征波长的筛选。(One of the advantages of spa is that it can be used to eliminate the redundancy of the original spectral features.)
iVISSA
- 光谱特征波段的筛选，选择光谱数据中具有代表性的变量用以建立定量预测模型(This file is used to filter the spectral characteristic variables)