红外与毫米波学报, 2018, 37 (1): 119, 网络出版: 2018-03-14
基于子空间中主成分最优线性预测的高光谱波段选择
Band selection of hyperspectral image based on optimal linear prediction of principal components in subspace
基本信息
DOI: | 10.11972/j.issn.1001-9014.2018.01.021 |
中图分类号: | TP751.1 |
栏目: | |
项目基金: | 国家自然科学基金(61573183);中国科学院光谱成像重点实验室开放基金项目资助(LSIT201401);江苏高校优势学科建设工程 |
收稿日期: | 2017-02-01 |
修改稿日期: | 2017-05-06 |
网络出版日期: | 2018-03-14 |
通讯作者: | 吴一全 (nuaaimage@163.com) |
备注: | -- |
吴一全, 周杨, 盛东慧, 叶骁来. 基于子空间中主成分最优线性预测的高光谱波段选择[J]. 红外与毫米波学报, 2018, 37(1): 119. WU Yi-Quan, ZHOU Yang, SHENG Dong-Hui, YE Xiao-Lai. Band selection of hyperspectral image based on optimal linear prediction of principal components in subspace[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2018, 37(1): 119.