This page uses JavaScript and requires a JavaScript enabled browser.Your browser is not JavaScript enabled.
This page uses JavaScript and requires a JavaScript enabled browser.Your browser is not JavaScript enabled.
دانشگاه آزاد اسلامی اصفهان(خوراسگان)
منو
درگاههای جستجو
مدارک
جستجوی پیشرفته
مرور
جستجو در سایر کتابخانه ها
مستندات
جستجوی پیشرفته
مرور
منابع دیجیتال
تمام متن
اصطلاحنامه
درختواره
پرسش و پاسخ
سوالات متداول
پرسش از کتابدار
پیگیری پرسش
ورود
ثبت نام
راهنما
خطا
رکورد قبلی
رکورد بعدی
"
LINEAR UNMIXING OF HYPERSPECTRAL SIGNALS VIA WAVELET FEATURE EXTRACTION
"
Document Type
:
Latin Dissertation
Language of Document
:
English
Record Number
:
149662
Doc. No
:
ET21454
Main Entry
:
Jiang Li
Title Proper
:
LINEAR UNMIXING OF HYPERSPECTRAL SIGNALS VIA WAVELET FEATURE EXTRACTION
Note
:
This document is digital این مدرک بصورت الکترونیکی می باشد
Abstract
:
A pixel in remotely sensed hyperspectral imagery is typically a mixture ofmultiple electromagnetic radiances from various ground cover materials. Spectralunmixing is a quantitative analysis procedure used to recognize constituent ground covermaterials (or endmembers) and obtain their mixing proportions (or abundances) from amixed pixel. The abundances are typically estimated using the least squares estimation(LSE) method based on the linear mixture model (LMM).This dissertation provides a complete investigation on how the use of appropriatefeatures can improve thetested for theQ1 PC1 bus cardBoth these projects mere sofixare des elopment efforts tonards contributing to dlfferentaspects of Roboucs and lZ1echatronics projects m the Controls and Roboucs Group..
Subject
:
Electericl tess
:
برق
electronic file name
:
TL44620.pdf
Title and statement of responsibility and
:
LINEAR UNMIXING OF HYPERSPECTRAL SIGNALS VIA WAVELET FEATURE EXTRACTION [Thesis]
http://localhost/site/catalogue/149662
آدرس ثابت
پیوستها
عنوان :
نام فایل :
نوع عام محتوا :
نوع ماده :
فرمت :
سایز :
عرض :
طول :
TL44620.pdf
TL44620.pdf
پایان نامه لاتین
متن
application/octet-stream
1.04 MB
85
85
نمایش
نظرسنجی