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为表征高光谱数据的光谱和空间特性，引入光谱的平滑性和地物空间分布的稀疏性约束，提出非负矩阵分解的改进算法，将其应用于高光谱解混．尺度可变的梯度下降算法保证了改进算法的收敛性．实验结果表明，改进后的非负矩阵分解算法能给出地物光谱，并精确估计其分布．
基于光谱和空间特性的高光谱解混方法
【摘 要】
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为表征高光谱数据的光谱和空间特性，引入光谱的平滑性和地物空间分布的稀疏性约束，提出非负矩阵分解的改进算法，将其应用于高光谱解混．尺度可变的梯度下降算法保证了改进算法的收
【机 构】
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深圳大学德州仪器DSPs实验室,浙江大学计算机学院
【出 处】
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深圳大学学报(理工版)
【发表日期】
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2009年3期
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