【摘要】：特征提取是對光譜測量數據成分的分解、重組和選擇的過程,它是光譜數據挖掘中的一個關鍵環(huán)節(jié),不僅決定著后續(xù)處理的質量、效率、系統(tǒng)復雜度和穩(wěn)健性,也關系到能夠挖掘到什么知識和處理結果物理意義的可解釋性。按照特征表達方式將已有方法分為3類:統(tǒng)計約簡法,特征譜法和譜線法,并對這些方法的基本原理、適用性、優(yōu)缺點及其在光譜數據挖掘中的應用作了綜述和分析。另外,亦從方法的"時"、"頻"分析能力方面探討了不同方法的特點,例如,物理意義的易解釋性、對波長定標畸變和流量定標畸變的敏感性等。
[Abstract]:Feature extraction is the process of decomposition, reorganization and selection of spectral data components. It is a key link in spectral data mining. It not only determines the quality, efficiency, complexity and robustness of subsequent processing. It also relates to the interpretability of what knowledge can be mined and the physical meaning of the processing result. According to the method of feature expression, the existing methods are divided into three categories: statistical reduction method, characteristic spectrum method and spectral line method. The basic principle, applicability, advantages and disadvantages of these methods and their applications in spectral data mining are summarized and analyzed. In addition, the characteristics of different methods are discussed in terms of their "time" and "frequency" analytical ability, such as the easy interpretation of physical meaning, sensitivity to wavelength calibration distortion and flow rate distortion, etc.
【作者單位】： 華南師范大學數學科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(61075033) 廣東省自然科學基金(S2011010003348) 中國科學院模式識別國家重點實驗室開放基金(201001060) 華南師范大學教學改革項目(2009jg28)
【分類號】：P12

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2152496