MATLAB高光谱数据特征选择

MATLAB是一种非常强大的科学计算软件，对于高光谱数据的特征选择也有很好的支持。在高光谱图像分析中，由于波段数目通常非常大，因此需要对波段进行特征选择，以提高分类或回归的精度和效率。MATLAB中提供了多种方法进行特征选择，下面简单介绍几种常见的方法：

1. 相关系数法：计算每个波段与目标变量（分类或回归）之间的相关系数，选择相关系数较高的波段作为特征。

2. 互信息法：计算每个波段与目标变量之间的互信息，选择互信息较高的波段作为特征。

3. PCA法：利用主成分分析方法对波段进行降维，选择保留的主成分作为特征。

4. LDA法：利用线性判别分析方法对波段进行降维，选择判别能力强的线性组合作为特征。

相关问题

MATLAB高光谱数据SG

### 使用MATLAB对高光谱数据应用Savitzky-Golay平滑算法

#### 读取并准备高光谱数据
为了在 MATLAB 中使用 Savitzky-Golay 平滑算法处理高光谱数据，首先需要加载待处理的数据文件。假设已经获取了一个名为 `hyperspectralData.mat` 的文件，其中包含了变量 `dataMatrix` 表示反射率或其他测量值。

% 加载高光谱数据矩阵
load('hyperspectralData.mat', 'dataMatrix');

#### 应用Savitzky-Golay滤波器
接下来定义窗口大小（frame length）和平滑阶数（polynomial order）。这两个参数的选择取决于实际应用场景中的噪声水平和信号特征。通常情况下，默认设置能够提供较好的结果[^4]。

windowSize = 9; % 奇数值更佳, 如7、9或11
polyOrder = 2;
smoothedData = sgolayfilt(dataMatrix.', windowSize, polyOrder).';

这里需要注意的是，在调用 `sgolayfilt()` 函数之前要转置输入数组以便按列操作；完成过滤后再将其恢复原状。

#### 可视化比较原始与平滑后的光谱曲线
最后一步是绘制图表以直观地评估 S-G 滤波前后变化情况：

figure();
subplot(2, 1, 1);
plot(dataMatrix(:, :));
title('Original Hyperspectral Data');

subplot(2, 1, 2);
plot(smoothedData(:, :));
title(['Smoothed by SG Filter (Window Size=', num2str(windowSize), ', Poly Order=', num2str(polyOrder)]);
xlabel('Wavelength Index'); ylabel('Intensity');

上述代码片段展示了如何利用MATLAB内置的`soglayfilt`函数轻松实现高效且有效的高光谱图像去噪过程[^2]。