【摘要】：特征提取是對光譜測量數(shù)據(jù)成分的分解、重組和選擇的過程,它是光譜數(shù)據(jù)挖掘中的一個關(guān)鍵環(huán)節(jié),不僅決定著后續(xù)處理的質(zhì)量、效率、系統(tǒng)復雜度和穩(wěn)健性,也關(guān)系到能夠挖掘到什么知識和處理結(jié)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(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)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(shù)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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10 張懷福;小波在LAMOST光譜處理中的應(yīng)用[D];北京交通大學;2007年

【二級參考文獻】

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7 郭平,覃冬梅,胡占義,杜為民;一種光譜識別的新方法[J];光譜學與光譜分析;2003年04期

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本文編號：2152496