软件介绍: 很专业的一个ENVI扩展插件，my2dscatter.sav是绘制二维光谱特征空间必备的一款ENVI插件，能够用于如提取土壤线等用途，安装方法：解压后直接复制到ENVI安装目录下的save_add文件夹下即可，在image窗口的Tools菜单下即可看到多出一项“My2DScatter”的子菜单，该工具要求输入的影像有效值范围归一化至0-1，选择波段的时候必须双击，给出土壤线的参数是，是给出了直线上两个点的坐标。推荐在ENVI4.8版本下使用。

中国污染水体光谱特征.pdf中国污染水体光谱特征.pdf

做光谱分析使用。发现找各种元素的特征谱线挺麻烦的，故在此分享一份。也不要积分了，支持学术自由与共享！

基于自标度数据的偏最小二乘（PLS）回归系数是一个重要变量的理论，云永欢等提出了一种新的变量选择策略&迭代变量子集优化（IVSO）。在这项工作中，每个子模型中产生的回归系数都被规范化以消除影响。在每一轮迭代中，将从子模型中得到的各变量的回归系数相加，以评估其重要性水平。采用加权二元矩阵抽样（WBMS）和序贯加法两步法，以竞争的方式逐步、温和地消除非信息变量，降低重要变量丢失的风险。此外，还考虑到，通过交叉验证产生的潜在变量的最佳数量将对回归系数产生很大的差异，有时这种差异甚至可以变化几个数量级。

由邓百川等提出的一种近红外光谱特征提取算法，A bootstrapping soft shrinkage (BOSS) approach for variable selection

光谱特征匹配分类方法 1. 二值编码匹配 一种简单的编码方法： 每个像元各波段对应的光谱值用1比特码长表示，像元光谱变为一个与波段数长度相同的编码序列。 编码完成后，可以采用最小距离算法来进行匹配识别。 特点：该法有助于提高图像光谱数据的分析、处理效率，但编码过程中会失去很多光谱信息，因此只适用于粗略的分类和识别。

提出了一种遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS),并用该方法快速提取苹果糖度近红外光谱的特征区域,在此基础上采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取苹果糖度近红外光谱的特征波长,进行苹果糖度预测。结果表明,整个光谱等分为40个子区间,遗传区间偏最小二乘法能快速寻找出5个特征子区间(第4,6,8,11,18号);在5个特征子区间的基础上用遗传偏最小二乘法继续优化,从中提取44个特征波长。建立在5个特征子区间和44个特征波长上的偏最小二乘法模型精度均优于全光谱偏最小二乘法模型,对预测集的预测相关系数提高了近10％;且模型得到了很大的简化,用于建模的主因子数减少了7个。这些结果表明,用这两种方法不但可以建立简洁、数据运算量少的模型,还可以快速地提取近红外光谱的特征区域和特征波长。

近红外光谱数据常用特征选择方法，包含CARS、PSO、SPA、VIP和UVE等代码，先前版本部分代码复制粘贴出错，再次更新。

特征选择是常用的预处理任务之一，其目的是减少智能算法和模型的输入量。这有助于简化模型，降低模型训练的计算成本，提高模型的泛化能力和防止过度训练。用于前馈人工神经网络（ANNs）训练的进化特征选择的MATLAB实现。

基于导模谐振偏振敏感光谱特征的带宽可调的陷波滤波器