祥瑞哈哈哈

摘要： 这里像是去掉无用的维度，vca用投影去提高SNR SIGNAL TO NOISE信噪比。 阅读全文

摘要： import numpy as np x=np.array([1,10]) y=np.array([10,5]) w=[] w1=[] import matplotlib.pyplot as plt for i in range(100): w.append(x[0]*i*0.01+(1-i*0.0 阅读全文

摘要： 对vca其实就是要把顶点给提取出来，提取的pure piexel但是吧每次值都不一样。 映射用的是奇异值，有点像去除噪音。 1映射2.然后正交取最大的像素作为终端，就这俩步。 w是随机的方向然后f是与A中所有方向正交的向量。为啥终端信号得正交呢？ 每次映射最大值的像素拿出来。他是取终端数个正交的向量 阅读全文

摘要： 但是主函数中只有一个变量去接收function的返回值。 原因是只接收第一个值。 阅读全文

摘要： vca的随机性很大，因为投影方向不固定。还有为什么每次都取正交方向呢？还有映射。但是在一个范围值附近波动。 vca的核心算法就是找出pure pixel，而endmember是根据某种方法获得的。 P_y是R的所有特征值平方的平均值，P_x也是最后要加上r_m。 vca的假设。 阅读全文

摘要： pinv是伪逆矩阵： 阅读全文

摘要： 可以直接通过另存为的方式对文件编码方式进行修改。在这里更改编码方式即可。 阅读全文

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

摘要： # -*- coding: utf-8 -*- import tkinter from tkinter import * from tkinter.ttk import * root = Tk() tree1 = Treeview(root, columns=('qy', 'dz')) # 创建树表 阅读全文

摘要： import tkinter from tkinter import ttk from tkinter import * import pymysql # 导入消息对话框子模块 import tkinter.messagebox def select_student_study(): root =T 阅读全文