【摘 要】
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针对目前基于低秩矩阵分解的高光谱异常检测算法没有充分利用高光谱空间信息,导致算法检测性能不佳的问题,提出了一种基于交叉全变分正则化及稀疏特性的高光谱异常检测算法.算法首先通过引入交叉全变分来利用高光谱图像相邻像元间的空间相关性以及高光谱图像的光谱信息,同时借助异常目标稀疏的先验知识来进行异常检测.实验结果表明,与现有算法相比,该算法在检测性能上有很好的表现.
【机 构】
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火箭军工程大学核工程学院,陕西西安710025 火箭军士官学校,山东青州 262500
【出 处】
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第十五届国家安全地球物理专题研讨会
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针对目前基于低秩矩阵分解的高光谱异常检测算法没有充分利用高光谱空间信息,导致算法检测性能不佳的问题,提出了一种基于交叉全变分正则化及稀疏特性的高光谱异常检测算法.算法首先通过引入交叉全变分来利用高光谱图像相邻像元间的空间相关性以及高光谱图像的光谱信息,同时借助异常目标稀疏的先验知识来进行异常检测.实验结果表明,与现有算法相比,该算法在检测性能上有很好的表现.
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利用嵌入反应合成了有机—无机嵌入化合物FePS(MV),对其结构和磁性进行了详细地研究.磁化率研究表明,从室温降到4.2K过程中,此化合物经历了两级磁相变.在T=84K以下发生铁磁相变,T=26K以下为反铁磁相变.12~300K变温穆斯堡尔谱研究证实,此化合物存在三个高自旋二价铁的位置,表明在嵌入反应过程中有电荷从客体分子转移到主体晶格中Fe-S的e反键轨道上,并有部分铁离子从晶格中脱出,从而在主
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