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基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统
本发明提供了一种基于空间相关性的高光谱数据降噪方法及系统,进行投影变换,求解高光谱数据 中各个波段所成图像的平均图像,计算高光谱数据的协方差矩阵并进行特征值分解得到变换矩阵和特征 值矩阵,利用变换矩阵将高光谱数据进行线性投影,得到变换域中的三维数据;根据特征值矩阵选择降 噪阈值;降噪,包括对降噪阈值以内的变换域中的三维数据进行保留,对阈值以外的变换域中的三维数 据进行降噪处理;投影反变换,包括利用所述变换矩阵的逆矩阵对降噪后的变换域中的三维数据进行线 性投影,重构得到降噪后的高光谱数据。本发明在降噪处理过程中,对于空间域的相关性充分保护,很 好地降低了高光谱数据的噪声量级,提高了高光谱数据的信噪比。 
武汉大学 2021-04-13
凝胶成像价格,凝胶成像技术,凝胶成像参数
产品详细介绍 凝胶成像价格,凝胶成像技术,凝胶成像参数 凝胶成像即:对DNA或RNA胶 进行切胶、拍照、观察、分析的实验室类仪器,凝胶成像系统可以应用于分子量计算、密度扫描、密度定量、PCR定量等生物工程常规研究。 1、引领国际潮流的人性化设计!工程塑料模具成型,安全、美观、轻便; 2、防紫外弹出式观察窗,无需电脑,观察原始实验结果,方便、快捷; 3、左右侧双开门的一体化割胶装置,配合观察窗使用,舒适、安全; 4、专业软件系统支持的全电脑控制+触摸控制面板双控制体系,控制电源开关、光源控制、光圈、聚焦等观察和拍摄工作,实现污染现场和电脑操作现场隔离,防止交叉污染,确保操作者安全; 5、抽屉式样品载物台,方便取放样品; 6、紫外自动防护装置:拉出载物台取放样品,系统自动关闭紫外光源,防止实验者被高强   度紫外光照射。特殊情况亦可暂时解除防护功能,方便箱体外部的切胶操作。 7、紫外灯管10分钟定时关闭功能,有效延长紫外灯管和紫外玻璃的使用寿命。 主要参数:
上海领成生物科技有限公司 2021-08-23
高纯气相法氧化钛
产品特点   高纯气相二氧化钛通过等离子体气相燃烧法制备,纯度高、粒径小、分布均匀,比表面积大、表面干净,无残余杂质,松装密度低,易于分散,小颗粒的气相氧化钛有很好的光催化效果,能分解在空气中的有害气体和部分无机化合物,空气净化、杀菌、除臭、防霉。纳米二氧化钛有**、自洁净性。   产品参数 产品名称 型号 平均粒度(nm) 纯度(%) 比表面积(m2/g) 松装密度(g/cm3) 晶型 颜色 气相二氧化钛 ZH-Ti-10NR 10 >99.9 80+-20 0.05 锐钛 白色 气相二氧化钛 ZH-Ti-20NR 20 >99.9 60+-20 0.06 锐钛 白色 气相二氧化钛 ZH-Ti-20NJ 20 >99.99 50+-20 0.06 金红石 白色 气相二氧化钛 ZH-Ti-50NJ 50 >99.99 30+-10 0.09 金红石 白色 气相二氧化钛 ZH-Ti25 20 >99.9 50+-20 0.06 混合晶型 白色 加工定制 为客户提供定制颗粒大小和表面改性处理   产品应用   1、高纯气相二氧化钛有强的光催化和优异透明性,作为一种新型材料已应用于涂料、室内空气净化等产品中;   2、锐钛型纳米气相二氧化钛具有好的光催化效果,广泛应用于光触媒及空气净化产品;   3、锐钛型纳米气相二氧化钛因比表面积大,在光催化,太阳能电池,环境净化,催化剂载体,锂电池以及气体传感器等方面广泛应用,可应用于各种**领域产品,锂电池材料。   4、纳米气相二氧化钛应用于塑料、橡胶和功能纤维、涂料、电池产品,它能提高产品的抗粉化能力、耐候性和产品的强度,同时保持产品的颜色光泽,延长产品的使用期;   5、纳米气相二氧化钛应用于油墨、涂料、纺织,能很好的提高其粘附力、抗老化、耐擦洗性能。   产品表征       包装储存   本品为充惰气塑料袋包装,密封保存于干燥、阴凉的环境中,不宜暴露空气中,防受潮发生氧化团聚,影响分散性能和使用效果;包装数量可以根据客户要求提供,分装。   技术咨询与索样   联系人:王经理(Mr.Wang)   电话:18133608898  微信:18133608898 QQ:3355407318 邮箱:sales@hfzhnano.com
安徽中航纳米技术发展有限公司 2025-11-28
基于同质块均值核类内协同表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于同质块均值核类内协同表示分类方法。同质块均值核能够有效地为目标样本确定其邻域区域内的同质样本,并将目标样本和同质块内的样本与训练样本之间的相似度作为新的特征向量,在有效提高类别区分度和空间表征能力的同时,提升了特征生成的效率。其后在分类过程中,利用类内协同表示分类中的吉洪诺夫正则项加强测试样本和各个类别训练样本之间的相关性的同时进一步提高分类效率。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数与在该训练样本集数量下的分类结果表现参阅表 1。 (1)相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 15%;相比于 JCR 方法,OA 提高了约 2-4%。 (2)该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果,同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。同时有效降低了离散错分样本的数量,改善了过平滑的分类效果。参见表 1 与图 1。 (3)同时该成果特征提取方法有效提高了特征提取效率,参见表 2。 表 1.PaviaU 大学数据的训练样本选取与分类结果 表 2. 不同窗口大小下的特征生成时间比较
西安电子科技大学 2023-04-19
一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法
本发明公开了一种基于图论的高光谱图像显著度计算方法,包括以下步骤:1)将输入的高光谱图像以图表示;2)对图进行权值计算,构建权重矩阵,权重矩阵中的元素值反映了中任意一个顶点和其他所有顶点的联系;3)像元的全局显著性计算,像元的全局显著性等于它与图像中所有其它像元间权值的总和:4)像元的局部显著性计算,像元的局部显著性用其邻域背景像素的方差来表示:5)像元的最终显著度计算,将对应像元的全局显著性与局部显著性相乘,得到各像元的最终显著度。本发明在计算高光谱图像显著度时,充分考虑了感兴趣目标的光谱特性和几何尺寸特性,因此,能够有效抑制背景的干扰,提高感兴趣区域的提取效果。
华中科技大学 2021-04-11
高纯气相法纳米氧化铝
产品特点   高纯气相法纳米氧化铝ZH-Alum通过等离子体气相燃烧法制备,反应迅速、产量大、纯度高、原晶粒径小、分布均匀,比表面积大、表面干净,无残余杂质,松装密度低,易于形成单分散,粉体表面带电荷,气相法制备可以替代进口产品。   产品参数 产品名称 型号 平均粒度(nm) 纯度(%) 比表面积(m2/g) 松装密度(g/cm3) 晶型 磁性异物 颜色 气相法氧化铝 ZH-Alum80 20 >99.9 80+-15 0.03 混合相 <200ppb 白色 气相法氧化铝 ZH-Alum100 15 >99.9 100+-15 0.04 混合相 <200ppb 白色 气相法氧化铝 ZH-Alum150 10 >99.9 150+-20 0.05 γ相 <200ppb 白色 气相法氧化铝 ZH-Alum220 5 >99.9 220+-20 0.05 γ相 <200ppb 白色 加工定制 为客户提供定制颗粒大小和表面改性处理   产品应用   1、高纯气相法纳米氧化铝应用于锂电池隔膜材料,提高耐高温性和安全性;也用于锂电池阳极,提高导电性和可逆放电电容;用于负极包覆,提高耐温和安全性;用作锂电池电极涂层,可以起到隔热,绝缘的作用,提高安全性能;   2、高纯气相法纳米氧化铝掺杂铝到钴酸锂中,可形成固溶体,稳定晶格,提高倍率性能和循环性能;   3、用高纯纳米氧化铝对钴酸锂进行包覆,可以提高热稳定性,提高循环性能和耐过充能力,氧的生成和LiPF6的分解,可避免LiCo02与电解液直接接触,减少电化学比容量损失,从而提高LiCoO2的电化学比容量;   4、纳米氧化铝中铝离子的掺杂,可以提高电池的电压,提高电池使用的安全性;   5、高纯气相法纳米氧化铝应用于改性进尖晶石锰酸锂材料,生产出的电池可逆容量大;   6、石油化工:催化剂、催化剂载体及汽车尾气净化材料;   7、抛光材料:亚微米/纳米级研磨材料、单晶硅片的研磨、精密抛光材料。   包装储存   本品为塑料袋内包装,外面为纸箱包装,密封保存于干燥、阴凉的环境中,不宜暴露空气中,防受潮发生团聚,影响分散性能和使用效果;包装数量可以根据客户要求提供,分装。   招商代理   气相法纳米氧化铝ZH-Alum100替代国外进口产品、面向全国各大代理商和经销商招商,欢迎大家来厂考察交流。   技术咨询与索样   联系人:王经理(Mr.Wang)   电 话:18133608898 微信:18133608898 QQ:3355407318 邮箱:sales@hfzhnano.com
安徽中航纳米技术发展有限公司 2025-11-28
高纯纳米二氧化锆
产品特点   高纯纳米二氧化锆通过等离子体气相燃烧法制备,纯度高、粒径小、分布均匀,比表面积大、表面干净,无残余杂质,松装密度低,易于分散,纳米氧化锆,硬度较大、常温下为绝缘体、而高温下则具有优良的导电性,具有抗热震性强、耐高温、化学稳定性好、材料复合性突出等特点。   产品参数 产品名称 型号 平均粒度(nm) 纯度(%) 比表面积(m2/g) 松装密度(g/cm3) 晶型 颜色 纳米二氧化锆 ZH-ZrO215N 15 99.99 65.16 0.11 单斜 白色 纳米二氧化锆 ZH-ZrO230N 30 99.99 45.68 0.35 单斜 白色 纳米二氧化锆 ZH-ZrO23Y 50 99.99 43.26 0.38 3Y 白色 纳米二氧化锆 ZH-ZrO25Y 50 99.99 43.14 0.42 5Y 白色 纳米二氧化锆 ZH-ZrO28Y 50 99.99 43.54 0.40 8Y 白色 加工定制 为客户提供定制颗粒大小和表面改性处理   产品应用   1、高纯纳米二氧化粉体烧结成的陶瓷由于其相变增韧的良好性能;在纳米复合材料研究中,将纳米二氧化锆作为弥散相对基体进行增强韧化;稳定纳米氧化锆作为一种理想的电解质已被应用于固体氧化物燃料电池中;   2、高纯纳米氧化锆具备特殊的光学特性,对紫外长波、中波及红外线反射率高达85%以上。涂层干燥后,纳米粒子紧密填充涂层之间的空隙,形成完整的空气隔热层,并且其自身低导热系数能迫使热量在涂层中的传递时间变长,使得涂层也具有较低的导热系数,从而可以提高涂层的隔热性能;   3、高纯纳米氧化锆还可以耐火材料:电子陶瓷烧支承垫板,熔化玻璃、冶金金属用耐火材料;在高技术领域的应用日益扩大;   4、高纯纳米氧化锆应用于各种油性涂料,油漆。提高耐磨性,用于功能涂层材料中有防腐、**作用,提高耐磨、耐火效果;   5、纳米氧化锆可以用在**度、高韧性耐磨制品:磨机内衬、拉丝模、热挤压模、喷嘴、阀门、滚珠、泵零件、多种滑动部件等。   包装储存   本品为充惰气塑料袋包装,密封保存于干燥、阴凉的环境中,不宜暴露空气中,防受潮发生氧化团聚,影响分散性能和使用效果;包装数量可以根据客户要求提供,分装。   技术咨询与索样   联系人:王经理(Mr.Wang)   电话:18133608898  微信:18133608898 QQ:3355407318 邮箱:sales@hfzhnano.com
安徽中航纳米技术发展有限公司 2025-11-28
一种基于时空联合调制和MZI光波导阵列的成像光谱仪
本实用新型公开了一种基于时空联合调制和MZI光波导阵列的成像光谱仪。采用无狭缝成像系统,包括前置镜以及一层干涉光谱仪芯片或者多层干涉光谱仪芯片相层叠而成的三维芯片,每层干涉光谱仪芯片包括主要由模斑转换器阵列、MZI阵列和探测器阵列依次连接而成的光波导结构,MZI阵列由具有不同干涉臂差的MZI平行排列而成,每个MZI的输入端口在成像像面上接收平行于推扫图像区域上同一排或列的像元信号。本实用新型既简化了光路的复杂程度,又极大减轻了成像光谱仪的重量和体积,具有高集成度和高稳定性,并大大提升了系统的入射光通量,使得成像光谱仪小型化、轻型化。
浙江大学 2021-04-13
基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法
本成果提出的基于超像素样本扩充的空谱全卷积高光谱图像分类方法有效的利用高光谱图像的超像素分割结果指导伪样本扩充增加了训练集样本数量,解决了高光谱图像有标记样本的稀缺问题,同时空谱的全卷积分类网络也充分利用了多尺度的空间特征和光谱特征实现了较高的分类精度。 成果非涉密,专利申请已经提交。 实验采用反射光学系统成像光谱仪(ROSIS)传感器获取意大利北部帕维亚大学(Pavia  University)的高光谱图像数据。该数据集由 103 个光谱带组成,共 610×340 像素,光谱覆盖范围从 430nm 到 860nm,空间分辨率为 1.3m。该数据集一共含有 9 个类别的 42776个有标记样本,选取每类 30 个有标记样本作为训练集,其余作为测试集。 由下表可以看出,在每类选取 30 个样本的情况下,本 模 型 的 OA,AA,Kappa系 数 比 DFFN 模 型 高 出20.8%,17.4% 和 26.5%;比CNN 高 出 23.1%,18.8% 和29.2%。并且下表证明了使用了伪标签样本扩充的空谱全卷积网络的本方法在小样本情况下每个类的分类准确性均优于 DFFN 和 CNN,达到了较好的分类效果。 表 1 PaviaU 数据集上对比实验结果
西安电子科技大学 2023-03-03
基于空谱差分辅助核联合稀疏表示的高光谱图像分类
该成果提出了一种基于空谱差分辅助核联合稀疏表示分类的高光谱图像分类方法。本章方法的主要创新性在于:1)能够将光谱的差分辅助信息和原光谱特征信息有效结合。2)能够考虑不同光谱属性间的高阶空间相关信息。3)原空谱和差分空谱核特征字典的信息通过具有混合正则的核联合稀疏表示分类方法得到充分利用。通过在真实高光谱图像数据上的实验表明,该成果提出的方法能够有效地提高高光谱遥感图像的分类效果。 主要技术指标 不同数据集下的训练样本与测试样本数参阅表 1. 在该训练样本集数量下的分类结果表现参见表 2. 相比于传统分类器 SVM,OA 提高了约 20%;相比于 SOMP,OA 提高了约20%。 该成果无需使用 GPU 资源在保证精度的同时有效提升了分类的精度和效果,同时在较少训练样本条件下仍能得到较好的分类精度和分类效果。 表 1. 不同数据集下的训练样本选取数量 表 2. PaviaU 大学数据下不同方法的正确率比较
西安电子科技大学 2023-03-22
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