高光谱数据预处理算法——多元散射校正（MSC）

最新推荐文章于 2024-06-11 12:17:28 发布
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分类专栏： Data processing Algorithm Hyperspectral 高光谱数据预处理算法讲解 文章标签： 高光谱 预处理算法 MSC
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多元散射校正（MSC）是高光谱数据预处理常用的算法之一，MSC可以有效的消除由于散射水平不同带来的光谱差异，从而增强光谱与数据之间的相关性。该方法通过理想光谱修正光谱数据的基线平移和偏移现象，而实际中，我们无法获取真正的理想光谱数据，因此我们常常假设所有光谱数据的平均值作为”理想光谱”。

MSC具体实现方法如下：

①求得所有光谱数据的平均值作为“理想光谱“；

②将每个样本的光谱与平均光谱进行一元线性回归，求解最小二乘问题得到每个样本的基线平移量和偏移量；

③对每个样本的光谱进行校正：减去求得的基线平移量后除以偏移量，得到校正后的光谱；

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python光谱预处理：多元散射校正（MSC）
yezi96的博客
03-29 4407
python光谱预处理：多元散射校正（MSC） 多元散射校正能消除基线漂移和平移现象。 我个人理解是MSC会把所有样本往均值上拉。 搜了一下似乎没有找到比较理想的py代码，于是糊了一个简单无脑的，只需安装numpy包。 代码经测试可用 如何插入一段漂亮的代码片 import numpy as np def msc(X): #+++++ 输入：X = m × p 矩阵，m个样本,p个特征。X 应为 ndarray 数据类型） #+++++ 输出：X_msc = m × p me = np.m
多元散射校正MSC
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多元散射校正方法是现阶段多波长定标建模常用的一种数据处理方法，经过散射校正后得到的光谱数据可以有效地消除散射影响，增强了与成分含量相关的光谱吸收信息。该方法的使用首先要求建立一个待测样品的“理想光谱”，即光谱的变化与样品中成分的含量满足直接的线性关系，以该光谱为标准要求对所有其他样品的近红外光谱进行修正，其中包括基线平移和偏移校正。在实际应用中，“理想光谱”是很难得到的，由于该方法只是用来修正各样
多元散射校正预处理方法原理公式及python实现代码
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预处理mac_mac预处理_光谱_msc预处理_多元散射校正_zip_
09-30
光谱数据的预处理，msc（多元散射校正）
近红外光谱数据预处理——多元散射矫正（MSC）
m0_54003694的博客
07-10 4414
多元散射矫正（MSC）常用于光谱的数据处理，MSC的可以消除由于在光谱测量过程中散射水平的不同(测量的位置、测量时的光线等不同光谱则有差异)带来的光谱差异，增强光谱与数据之间的相关性。该方法为了消除由于散射水平不同带来的光谱差异（即修正光谱数据的基线平移和偏移现象）需要使用“理想光谱”（光谱的变化和与样品中的成分含量满足直接的线性关系）来进行修正。由于“理想光谱”很难获得，因此在该算法中使用所有光谱数据的平均值来代替“理想光谱”。注：b就是每个光谱的平移量和偏移量，k是光谱的偏移系数。
高光谱数据之多元散射校正
weixin_44487892的博客
12-03 7348
本文内容转自：“https://blog.youkuaiyun.com/qq_35166974/article/details/95175803” 多元散射校正（MSC）是高光谱数据预处理常用的算法之一，MSC可以有效的消除由于散射水平不同带来的光谱差异，从而增强光谱与数据之间的相关性。该方法通过理想光谱修正光谱数据的基线平移和偏移现象，而实际中，我们无法获取真正的理想光谱数据，因此我们常常假设所有光谱数据的平均值作为”理想光谱”。 MSC具体实现方法如下： ①求得所有光谱数据的平均值作为“理想光谱“； ②将每
多元散射校正MSC代码
qq_53634036的博客
02-01 387
多元散射在光谱数据中产生的原因是光线在样本中传播时，与多个其他组分或颗粒发生散射。这种散射会导致光线的路径变长，使得光在样品中的传播过程中发生偏离和扩散，从而影响到光谱信号的强度和形状。
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03-07
【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：多元散射校正_变量标准化_Matlab处理程序_snv_对建模前的原始数据进行校正、处理 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
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这个基于MATLAB实现的光谱数据多元散射校正MSC预处理程序，通过上述步骤，能够有效地去除光谱数据中的散射影响，提高数据质量，为后续的建模工作打下坚实基础。在实际应用中，用户可能需要根据具体的数据特性和问题...
MSC.rar_MSC光谱预处理_msc光谱_光谱数据MSC_多元散射_散射校正
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本文将详细讨论“MSC”（Multivariate Scatter Correction，多元散射校正）这一光谱预处理方法，以及如何利用提供的“MSC.rar”压缩包中的“MSC.m”文件进行光谱数据的预处理。 首先，我们要理解什么是MSC。多元...
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msc 用来消除由于颗粒分布不均匀及颗粒大小不同所产生的散射对光谱的影响
高光谱数据预处理
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msc算法程序
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多元散射矫正算法程序，适合matlab初学者参考，程序中有关键语句的解释。
高光谱预处理方法之MSC与SNV——matlab实现
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光谱多元散射校正（MSC）的目的：经过散射校正后得到的光谱数据可以有效的消除由于散射水平不同带来的光谱差异，从而增强光谱与数据之间的相关性。 （1）求得所有光谱数据的平均值作为“理想光谱”； 计算平均光谱： （2）将每个样品的光谱与平均光谱进行一元线性回归运算，求得各光谱相对于标准光谱的线性平移量(回归常数)和倾斜偏移量(回归系数)， 一元线性回归： mi和bi分别表示各样品近红外光谱Ai与平均光谱A进行一元线性回归后得到的相对偏移系数和平移量 （3）在每个样品原始光谱...
高（近外）光谱多元散射校正（MSC）
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尽管优快云中能扒拉到的资源不少，但实际能用的不多，自己写的一个希望能帮助到各位。另外，在第二步求“光谱回归”系数的地方一直存疑。是直接用一元回归求得回归系数，还是用最小二乘拟合回归系数，了解的朋友留言。 输入数据示例图： #!/usr/bin/env python3.7 # encoding: utf-8 """ @author: ISR @contact: 84692429@qq.com @file: @time: @desc: 对采集的光谱数据进行多元散射校正（MS.
高光谱数据预处理算法——数据标准化/归一化
qq_35166974的博客
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今天，我又开了一栏博客，这里我将主要介绍高光谱数据处理的相关算法，为广大刚刚从事高光谱的学习的同胞们提供一点点帮助，希望大家能够从中学到一些！！！ 下面我将开始介绍一系列高光谱数据预处理算法，在我们采集到高光谱数据之后，其中含有很多噪音，如果直接建模的话，这些噪音会影响建模效果。因此，我们要先进行一定预处理，将其中的噪音去除。常用的预处理算法有标准化/归一化、移动平均窗口平滑、SG平滑等。今天我...
平方相干性MSC（MSC估计的概率密度）
qq_46035929的博客
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两个广义平稳随机过程和之间的相干函数等于互功率谱除以自功率谱的乘积的平方根。具体地，复相干性定义为：其中复互功率谱为是互相关函数的傅里叶变换这里x和y是实数，E表示数学期望(对于遍历随机过程，集合平均可以用时间平均代替)。相干性是一个归一化的互功率谱密度函数，平方相干性(MSC)定义为相干函数在很多领域都有应用，包括系统识别、信噪比(SNR)的测量和时延的确定。相干性，特别是平方相干性(MSC)，只有在能准确估计其值的情况下才能发挥作用。事实上，理解评估者的统计数据是非常可取的。
多元散射校正的光谱数据预处理方法
资源摘要信息:"本文档主要介绍在mac操作系统下进行光谱数据预处理，特别是多元散射校正（MSC）的步骤和方法。MSC是一种常用于光谱数据分析的预处理技术，它能够有效减少样本间和仪器间的散射差异，提高光谱数据的...
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