合集-vca论文思考

vca的svds
摘要：我选择最小的6个奇异值和其对应的向量得到。 Ud是映射矩阵，这里的向量是正交的单位正交向量，他可以表示所有数据空间。Ud'*R是映射了，但是Ud再去乘这个矩阵就会变为原矩阵。 但是matlab生成的U不是m*m啊 这俩个代码的U的是相同的。 Ud是R*R转置的特征值。w1的值为 阅读全文
posted @ 2023-04-14 15:41 祥瑞哈哈哈 阅读(44) 评论(0) 推荐(0)
svds的理论介绍
摘要：svd是把1个矩阵用多个矩阵来表示。 定理1.若Ax=0是n元齐次线性方程组，若R(A)=r，则方程组Ax=0的解空间的维数是n-r。 证明:可以将方程进行约分，r个x=自由解的和。 正交对角化的矩阵解释:用于对角化转换的矩阵是正交矩阵。 定理2.实对称矩阵存在特征值。 定理3.实对称矩阵都能正交对 阅读全文
posted @ 2023-04-16 17:06 祥瑞哈哈哈 阅读(288) 评论(0) 推荐(0)
对vca的一些理解以及对数据的理解
摘要：论文疑惑 主要的俩个理论 (1)纯像素是单形体的顶点(因为是线性组合)。 (2)即使映射后纯像素依旧是单形体的顶点。 0.SNR是怎么确定的（先用pca找投影方向，然后把投影的向量又加均值算信噪比，暂时不看，琢磨这个没用）。1.为什么用svd投影到那4个维度。（比终端数多的维度也是有效的，并没有说哪 阅读全文
posted @ 2023-04-25 18:29 祥瑞哈哈哈 阅读(242) 评论(0) 推荐(0)
端元提取和解混的概念
摘要：端元是高光谱数据中可以详尽表示待测地物光谱属性的纯像素。一个像素只包含一种地物种类。端元提取就是找到这个像素。 光谱解混进入像素内部，分析构成混合像素的端元以及各个端元在混合像素所占的比例，这个处理过程成为光谱解混。 解混和端元提取是为了后续地物分类做前期的准备工作。线性解混的假设光子只与一个地物发 阅读全文
posted @ 2023-04-24 08:43 祥瑞哈哈哈 阅读(402) 评论(0) 推荐(0)
学习遥感的困惑
摘要：端元是顶点的原因，通过向量减法即可得知。 vca是弱监督是指不用标签进行训练，直接输入类别数进行分类。 波段是频率范围，每个物体在频率范围内反射率一样。 象元就是论文中总提到的pixel即对地表信号的记录l，在线性混合模型中是l=wx+b。w是丰富度m维度(端成员数)，x是不同端成员的信号b是噪音。 阅读全文
posted @ 2023-04-05 09:46 祥瑞哈哈哈 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)
数据介绍
摘要：合成数据用函数3生成的。20000个像素，是用e_t目标端元跟E_minus混合而成的。如果像素对应为1说明含有目标端元，为0说明没有目标端元。一共就4个端元。其中1个是目标。N_b包的种类2：1个正包1个负包n_tar：10个目标源num_nbags：负包数num_pbags：正包数num_poi 阅读全文
posted @ 2023-06-23 15:12 祥瑞哈哈哈 阅读(62) 评论(0) 推荐(0)
半监督包含弱监督
摘要：网址：https://max.book118.com/html/2021/0808/8047107070003131.shtm Semi-supervised learning uses a small amount of labeled data and a large amount of unl 阅读全文
posted @ 2023-06-28 17:02 祥瑞哈哈哈 阅读(19) 评论(0) 推荐(0)
实验失败记录
摘要：用svd对目标信号投影，然后再用svd获取最大值。第一组是去噪后与目标信号的角度，第二组是第二次svd投影后与最大特征向量投影的数值，第三组是原数据与目标信号的角度。第四组是把标签目标信号一起降维然后比较欧式距离。发现451依旧最小。引入了弱监督后，相对来说输出稳定一些。 弱监督识别的像素4501 阅读全文
posted @ 2023-06-28 20:13 祥瑞哈哈哈 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)
提取噪音
摘要：首先证明这四个端元信号线性无关，无法互相表示。 w=rank(x(1:4,1001:1004))该代码得到的秩为4。因此做3个互相正交的向量。用数据向这个3个向量投影表示，如果剩下的模越多，表示对第四个需求越大。 现在的问题是出现负值了，但是这个负值怎么来的。因为我代码错了，没把这3个向量拆成单位正 阅读全文
posted @ 2023-07-02 11:21 祥瑞哈哈哈 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)
matlab将3个向量变为相互正交
摘要：zhengshu=x(1:4,1:1000)futou1=x(1:4,1001)futou2=x(1:4,1002)futou3=x(1:4,1003)futou1=futou1/sqrt(sum(futou1.*futou1));fu12=futou1'*futou2futou1mo=sqrt(s 阅读全文
posted @ 2023-07-02 11:39 祥瑞哈哈哈 阅读(149) 评论(0) 推荐(0)
pre-trained代码在github中的意思
摘要：pre-trained表示已经训练过的模型可能是训练时要导入的骨架，也可能是已经训练完的模型可以直接进行使用。 阅读全文
posted @ 2023-07-06 09:11 祥瑞哈哈哈 阅读(36) 评论(0) 推荐(0)
新数据介绍
摘要：spectra_truth_lab波长是200-2500 1nm为单位。muufl_gulfport_campus_1波长是367.7大部分含有小数。但是truth只有四个 端元应该是八种布的谱线。 但是wave_truth_campus_1和wave_truth_campus_3就4种谱线Four 阅读全文
posted @ 2023-07-15 22:18 祥瑞哈哈哈 阅读(87) 评论(0) 推荐(0)
顶点成分分析法
摘要：利用顶点是单纯形的顶点，他既然是顶点肯定有一个方向是数值最大的，只要找到这个方向就可以用投影值找到顶点。但是作者一开始就随机一个方向去找顶点。 哪有什么神秘的就是随机取方向罢了。 阅读全文
posted @ 2023-08-06 10:47 祥瑞哈哈哈 阅读(71) 评论(0) 推荐(0)