红外光强

这段视频分享了基于PCNN的红外光强与偏振图像融合技术，附有Matlab完整代码，包括主函数main.m及相关调用函数，适合Matlab 2019b版本，操作简便，结果可靠。运行前需将所有文件置于Matlab当前文件夹，通过简单的点击运行main.m文件即可获得预期结果。若有疑问或需要进一步咨询，可联系博主获取更多服务，包括代码定制、仿真咨询以及科研合作。

这篇文章提供了关于matlab预处理近红外光谱的代码，并配有详细介绍，方便直接在matlab中使用。

本研究利用傅里叶变换红外光谱技术，结合主成分分析和系统聚类分析，对不同品种辣椒进行鉴别。实验测试了五种辣椒共计50个样品的红外光谱。结果显示，五种辣椒的红外光谱整体相似，但在 1800～800 cm-1 范围内存在细微差异，包括峰位、峰形和吸收强度的变化。 为突出差异，对原始光谱进行二阶导数处理，发现五种辣椒在该范围内的二阶导数光谱存在显著差异。利用该范围内的二阶导数光谱数据，对 50 个样品进行聚类和主成分分析。结果表明，聚类分析的正确率为 100%，主成分分析的正确率达到 98%，能够有效区分五种辣椒品种。 研究结果表明，傅里叶变换红外光谱技术结合统计分析方法可以有效区分不同品种的辣椒。

该MATLAB工具专用于处理和可视化功能性近红外光谱（fNIRS）数据。它提供了广泛的数据预处理功能，包括噪声去除、基线校正和光散射校正，并支持多种数据格式的导入和导出。该工具还配备了可视化功能，如脑图绘制和时序曲线，可以直观地展示和分析fNIRS数据，辅助研究人员对大脑活动进行深入研究。

我在莫纳什大学进行了短波长（蓝光）光学注意力实验的MATLAB代码影响研究。这包括MATLAB和Psychtoolbox的范例文件，用于数据处理和分析的MATLAB EEGlab文件，以及推论统计和数据分析的R文件。研究由Newman等人进行，发表于科学报告，文献号为DOI：10.1038/srep27754。该实验范例脚本在32位Windows XP机器上执行，利用了MATLAB和Psychophysics Toolbox的扩展。

Matlab开发红外线图像软件，涉及FTIR图像数据处理。

使用Matlab进行红外目标的图像跟踪处理涉及多个图像处理方面的代码。这些代码包括了图像增强、目标检测和跟踪算法的实现。Matlab的强大功能使得处理复杂红外图像变得更加高效和精确。

该软件专为µ-FTIR图像分析而设计，同时支持多种FTIR图像处理需求。内置PCA、聚类分析和感兴趣区域工具，可用于光谱切割、归一化及背景校正，支持OMNIC（.map和导出的.csv）和OPUS导出的*.000文件格式。

利用基于扩展卡尔曼滤波（EKF）的方法，对雷达和红外数据进行融合，采用状态向量和量测融合两种策略进行多目标跟踪。

视频图matlab代码主页：论文“基于全局时间表示的CNN用于红外动作识别”的代码抽象。红外人体动作识别具有多种优势，对光照、外观和阴影变化不敏感。现有方法虽有基于空间或局部时间信息，未考虑全局时间信息对视频中身体运动的更佳描述。本研究提出光流堆叠差异图像（OFSDI）作为新的全局时间表示形式，综合局部、全局和空间时间信息，从红外动作数据中提取鲁棒且判别性强的特征。利用局部、空间和全局时间流应用CNN获取有效的卷积特征图，并通过轨迹约束池聚合为三流轨迹合并的深度卷积描述符（TSTDD）。采用局域约束线性编码（LLC）方法提高特征鲁棒性，并通过线性SVM对动作数据进行分类。实验在红外动作识别数据集InfAR和NTU RGB + D上验证了该方法的优越性。