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基于svm的光谱分类

于 2020-12-07 发布
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代码说明:

这是一个基于libsvm上的SVM的分类,有高光谱数据以及降维的方法。

下载说明:请别用迅雷下载,失败请重下,重下不扣分!

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    本文 重 点 研究点云数据编码压缩方法和邻域搜索算法。(1)、根据点云数据的特点,建立八叉树模型,对原始数据进行坐标变换,映射到正整数空间,在此基础上计算数据的Morton码。对Morton码排序、求差,统计码长,提出了一种改进Morton码的方法。该方法提高了Morton编码的连续性,降低了八叉树的深度,减少了数据存储量。并可应用三维行程编码等方法进一步压缩优化后的Morton码。试验结果证明了算法的有效性。(2)、把应用在四叉树模型的编码邻域算法推广到空间的八又树模型,并与栅格邻域搜索算法做定性比较。此外,还简单介绍了Delaunay三角划分方法及其优化准则,Hoppe的三角网格重构算法。
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  • SAR点目标成像仿真,包括回波信号模型的建立,非常完整,没有BUG
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    把你想进行实验分析的数据先进行spwvd分布,然后在进行下一步,可以运行,你指的拥有,不行的话,你就举报。
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