公开(公告)号：CN119557634A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411155760.X

申请日：2024-08-22

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 王方原 ,  宋小林 ,  王新强 ,  李树 ,  叶松

IPC: G06F18/2135 ,  G01N21/25 ,  G06F18/15 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供的是一种基于主成分分析的空间外差成像光谱特征信息提取方法。该方法包括以下步骤：获取空间外差干涉光谱成像仪采集的原始光谱数据；对原始光谱数据进行预处理，包括去噪、归一化等步骤；应用主成分分析（PCA）方法对预处理后的光谱数据进行降维处理，提取出主成分特征；根据提取出的主成分特征，构建光谱特征信息提取模型；利用构建的光谱特征信息提取模型，对新的光谱数据进行特征提取和分类识别。该方法利用PCA对光谱数据进行预处理和特征提取，构建高效的光谱反演模型。通过该方法，可以显著提高光谱反演的精度和效率，降低数据处理的复杂性和噪声干扰，为空间外差成像光谱技术的进一步应用提供有力支持。