迭代约束端元(ICE)算法在卫星遥感和高光谱NIR成像中的应用

高光谱图像中提取纯凸端元是目标检测、分类和分解应用的关键步骤。提出一种基于凸多边形最大化的新算法，利用凸几何概念确定最大凸多边形面积的凸集，有效地提高了端元提取的独特性。并行实现显示出在噪声存在的情况下的鲁棒性，仿真结果证明该算法显著降低了光谱角误差（SAE）和光谱信息发散度（SID）误差，同时在丰度映射中验证了其有效性。详细步骤请参考作者提供的MATLAB代码。如需运行代码，请下载并解压所有文件，并执行“Demo_cuprite.m”文件。

高光谱CARS显微镜和光谱工具箱使研究人员能够方便地分析他们的数据。该工具箱专注于图像融合、去噪和光谱学的研究与开发。

随着技术的不断进步，Matlab中的存档算法代码已经变得日益重要。这些代码解决稀疏线性逆问题，利用信号的零稀疏性质来估计从嘈杂和不确定测量中得出的未知信号。该项目探讨了多种迭代算法的应用，分析了它们如何利用循环展开和深度学习技术进行优化。这些脚本通常用Python编写，并且在与GPU配合使用时表现出色。适用于CentOS 7 Linux和TensorFlow 1.1，也可以使用Octave/Matlab .m文件实现。如果您对VAMP的实现感兴趣，建议查阅Matlab代码或Python代码中的相关部分。

查询约束t查询USER_CONSTRAINTS表可以检索出所有约束名称及定义CONSTRAINT_NAME C SEARCH_CONDITION DEPT_DEPTNO_CK C deptno BETWEEN 10 AND 99 DEPT_DEPTNO_PK P DEPT_DNAME_UK U SQL> SELECT constraint_name, constraint_type, 2 search_condition 3 FROM user_constraints 4 WHERE table_name = 'DEPTMENT';查询约束创建表之后，您可以使用DESCRIBE命令来验证表是否创建成功，不过仅仅能验证NOT NULL约束，要查询所有约束需要对USER_CONSTRAINTS表进行检索。上面的例子显示了DEPTMENT表中的所有约束。注:那些不是由表的所有者命名的约束采用的是系统自动分配的名称，C表示CHECK约束，P表示PRIMARY KEY约束，R表示引用完整性约束（外键约束），U表示UNIQUE约束。注意NULL约束实际上属于CHECK约束。

定义约束CREATE TABLE [schema.]table_name (column datatype [DEFAULT expr] [column_constraint], ..., [table_constraint]); 示例： CREATE TABLE emp ( empno NUMBER(4), ename VARCHAR2(10), deptno NUMBER(7,2) NOT NULL, CONSTRAINT emp_empno_pk PRIMARY KEY (empno) ); 在以上示例中，我们定义了表的约束的语法：- schema: 模式，用于指定表所属的模式。- table_name: 表名。- DEFAULT expr: 默认值，若插入记录时未指定此列的值，则使用默认值。- column: 列名。- datatype: 数据类型及长度。- column_constraint: 列级完整性约束。- table_constraint: 表级完整性约束。 以上代码定义了一个包含雇员编号、姓名及部门编号的emp表，并在empno列上添加了主键约束。

高光谱图像解混是一种技术，用于在高光谱数据中近似提取纯光谱特征及其组合比例。介绍了一种新方法，结合凸几何和K均值概念进行端元提取，相比现有技术，提高了准确性和效率。仿真结果显示，所提算法优于其他同类算法。

随着技术的不断进步，有限视角光声断层成像的迭代重建算法在医学影像领域展示出了巨大潜力。刘学彦的研究探索了这一算法在提高成像质量和减少成本方面的创新应用。

多光谱聚类算法在Matlab中的开发。Yu和Shi（2003）提出了一种多类光谱聚类方法。

数值分析中，列主元消元法是解线性方程组的重要方法之一，特别是在大型稀疏矩阵的情况下表现突出。Matlab作为强大的数值计算工具，提供了便捷的实现方式，使得这一方法在工程和科学计算中得到广泛应用。