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Spectrum光谱链共识算法的分析

Spectrum(光谱链)是SmartMesh生态下的公链,承载去中心化Mesh网络实现万物互联dapp的底层公链。...共识机制是一种新型的能力证明机制(Proof of Capability,PoC),能力的定义是为系统贡献资源的节点,能力证明衡量了节点对系统的贡献程度,能力越强就有更高的出块权重,并且很好的支持移动设备运行光谱轻节点.../chief/src/chief_0.0.6.sol 节点能力的定义 能力被定义为节点与网络共享资源的各种因素的加权权重,具体包括如下: 1,节点是否在Meshbox上运行(为系统共享多少通信带宽,数据存储...光谱链诞生需要有一个出块节点的列表,它随区块链的诞生而产生,负责形成最初的出块节点联盟(一个被初始化的出块节点列表,和一个空的候选节点列表)。 网络上的每一个普通全节点都有资格申请成为一个出块节点。...pushVolunteer(msg.sender, volunteersMap[msg.sender].weight - 1); generateSignersRule3(); } } 共识机制攻击分析

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偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据|附代码数据

相关视频拓端,赞9主成分分析PCA降维方法和R语言分析葡萄酒可视化实例,时长04:30加载数据加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...例如,利用这些光谱数据,可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值,然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。...更具体地,对于这些数据,两个模型都需要401个光谱强度值以进行预测。然而,最终目标可能是将原始变量集减少到仍然能够准确预测因变量的较小子集。...本文选自《偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据》。...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换

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MATLAB偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据|附代码数据

加载数据加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...例如,利用这些光谱数据,可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值,然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。...更具体地,对于这些数据,两个模型都需要401个光谱强度值以进行预测。然而,最终目标可能是将原始变量集减少到仍然能够准确预测因变量的较小子集。...本文选自《偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据》。...Python贝叶斯回归分析住房负担能力数据集Python用PyMC3实现贝叶斯线性回归模型R语言区间数据回归分析R语言用LOESS(局部加权回归)季节趋势分解(STL)进行时间序列异常检测PYTHON用时变马尔可夫区制转换

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MATLAB偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据|附代码数据

加载数据 加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...第一步是X使用该pca函数执行主成分分析,并保留两个主成分。然后,PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。当变量具有非常不同的可变性时,通常首先通过其标准偏差来规范每个变量。...简单地使用大量成分将很好地拟合当前观察到的数据,但这是一种导致过度拟合的策略。过于拟合当前数据会导致模型不能很好地推广到其他数据,并对预期误差给出过度乐观的估计。...例如,利用这些光谱数据,可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值,然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。...更具体地,对于这些数据,两个模型都需要401个光谱强度值以进行预测。 然而,最终目标可能是将原始变量集减少到仍然能够准确预测因变量的较小子集。

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MATLAB偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据|附代码数据

加载数据 加载包括401个波长的60个汽油样品的光谱强度及其辛烷值的数据集。...第一步是X使用该pca函数执行主成分分析,并保留两个主成分。然后,PCR只是这两个成分的因变量的线性回归。当变量具有非常不同的可变性时,通常首先通过其标准偏差来规范每个变量。...例如,利用这些光谱数据,可以根据汽油中存在的化合物解释强度峰值,然后观察特定成分的权重挑选出少量这些化合物。...更具体地,对于这些数据,两个模型都需要401个光谱强度值以进行预测。 然而,最终目标可能是将原始变量集减少到仍然能够准确预测因变量的较小子集。...有问题欢迎下方留 本文选自《偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)分析光谱数据》。

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ASD地物光谱仪的.asd光谱曲线转为TXT文件

本文介绍基于ViewSpec Pro软件,将ASD地物光谱仪获取到的.asd格式文件,批量转换为通用的.txt文本格式文件的方法。...ASD光谱仪是英国Malvern Panalytical公司研发的系列野外便携式全范围光谱辐射仪和光谱仪,可以获取地物的实时光谱信息。...我们首先在下图所示的上方紫色框位置处,配置我们需要导出的数据类型(一般就是选择反射率);随后,一般会选中下图所示的下方紫色框内的勾选项,从而保证将多个光谱曲线放在一个.txt格式文件中,从而方便我们后期对光谱曲线数据的读取与进一步处理...稍等片刻,即可完成转换;如下图所示,我这里处理了5条.asd格式文件,在处理完成的提示框内也会显示具体完成处理的数据数目。   ...打开结果文件,可以看到其内部已经将5条原本的数据合并在了一起;如下图所示。   至此,大功告成。

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用AvaSpec 2048便携式光谱仪测定地物高光谱曲线

此时,我们需要将AvaSpec-ULS2048x64设备通过其自带的数据线与电脑连接。在仪器中,将数据线插入写有“USB”字样的接口即可,数据线另一端与电脑连接。   ...随后,即可点击软件左上角的“Start”按钮,仪器将自动开始测定光谱数据;如下图所示,软件界面中将显示仪器所探测到的地物的光谱曲线。...这里大家需要确保仪器已经和光谱测定的光纤探头相连接,否则会没有数据的。 3 白板定标   随后,需要进行白板定标。...保存数据时需要注意,前面提到软件界面中可以显示四种不同的曲线类型;我们在不同类型下保存光谱曲线,会得到不同的文件类型。...6 数据查看与导出   如果此时我们想浏览刚刚保存的光谱曲线,可以通过“File”→“Display Saved Graph”选项来实现。

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荧光光谱的理论计算

一、荧光光谱的原理 分子吸收紫外线等入射光,从电子基态S0的ν=0振动能级跃迁到S1的某些ν>0能级,然后振动弛豫失去一部分能量而降至S1的ν=0能级。...简化的Jablonski能级图 from Wikipedia 二、荧光光谱的特征 由于分子需要能过激发才能产生发射过程,因此,常常将激发和发射光谱绘制在一起。...荧光光谱有如下特征: (1) Stokes位移 荧光发射波长总是比相应的吸收光谱的波长长,称为Stokes位移,如下图所示。 ?...(2) 镜像对称 荧光发射光谱与吸收光谱之间常常存在近似的镜像关系,不完全对称。这是因为吸收光谱的形状取决于S1的振动能级结构,而发射光谱的形状取决于基态的振动能级,两者往往比较相似。...参考资料: [1] 李炳瑞,结构化学(第二版),高等教育出版社 [2] 方惠群,于俊生,史坚,仪器分析,科学出版社 [3] J. B.

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红外光谱的理论计算

室温下分子一般处于振动基态,吸收红外光子后会发生振动激发,产生红外光谱。 对某振动模式,从基态跃迁到第一激发态吸收的光子的频率称为该振动模式的基频。...二、红外光谱的计算 计算红外光谱只需要对分子进行频率计算即可,高斯中一般直接使用opt freq的组合。...在文献中,针对不同的计算水平,前人已经总结了大量的校正因子,需要注意的是不同方法和不同基组的校正因子都不同,即使同样的方法基组,在不同的文献中由于拟合的数据和方式的不同,校正因子也可能不同。...实验化学家绘制的红外光谱通常纵坐标是透射率,横坐标是从大到小的频率,因此我们一般将图的X和Y轴都颠倒一下,就符合我们常见的红外谱图的样子了。...自己根据数据绘制谱图时需要注意的是理论计算得到的谱图是孤立的线,作图时需要使用展宽技术,这方面的原理和操作,我们以后介绍。

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直读光谱分析谱线_频谱分析仪主要有哪几种

02 频谱监测的作用 在当前无线通信中,我们经常会利用微波乃至毫米波(300MHz-300GHz)的光子或电磁(EM)能量,以模拟或数字数据的形式传输信息,以便能够以成本效益高的方式传递安全、军事...、商业或消费者数据。...频谱分析仪原理 01 实时频谱分析实现过程 频谱分析仪利用射频能量捕获技术,将射频信号的频域和调制信息数字化,并为进一步分析准备数字数据。...由于频谱分析仪是由非完美的设备组成的,任何给定的频谱分析仪能够有效捕获和分析的射频信号的频率范围、带宽、功率水平和复杂性都有限制。...02 频谱分析仪的射频前端 简单来说,任何一台频谱分析仪都可以将其结构简单化为三个部分:射频接收前端、数字化部分以及数据处理部分。

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全球主要高光谱遥感卫星介绍

1 引言   与多光谱数据相比,高光谱数据往往可以在地表参数反演等方面获得更高的精度。为此,有必要介绍一下目前全球主要星载高光谱遥感数据或相关平台的一些知识。...目前,这一由中国首家民营上市公司建设并运营的高光谱卫星星座数据已达世界一流水平,具备对植被、水体、海洋等地物进行精准定量分析能力,已在军民融合、自然资源监测、环保监测、海洋监测、农作物面积统计及估产、城市规划等领域得到示范应用...而中国的高光谱卫星普遍发射较晚,多数集中于2010年后期;若需获取较早时期的数据,尤其是21世纪前的数据,往往还需要借助西方国家高光谱数据。   ...在高光谱卫星参数方面,可以看到以MODIS与Hyperion数据为代表的美国早期高光谱遥感数据已具有一定较好的空间分辨率、时间分辨率、光谱波段数等属性,我国早期高光谱遥感卫星尽管发射时间晚于上述国外数据...而在高光谱卫星数据交互方面,我国目前高光谱卫星数据在公开共享领域或许整体不如西方国家,尤其是美国数据开放。

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基于高光谱的无损检测技术

何为高光谱图像 高光谱图像将图像技术和光谱技术相结合,不仅反映目标的二维图像信息,同时能够反映光谱维信息。高光谱图像具有三个维度:x-y-。...通过高光谱相机,获得不同窄波段下的二维图像,最终构成三维光谱数据立方体,如图所示: ?...目前,基于上述色散型分光元件的高光谱相机主要应用推扫式成像,需要步进电机配合,每次扫描一行,获得该行的x-信息,推扫结束后,获得x-y-数据立方体;基于上述滤光片型分光元件的高光谱相机主要应用凝视式成像...通过调节滤波片的同光波段,每次获得当前窄波段的x-y图,最终获得x-y-数据立方体。 高光谱图像技术在无损检测的应用 食品存储时间检测(下图为不同存储时间的同一苹果的荧光高光谱图像) ?...2.农产品农药残留检测(下图为农药浓度为8mg/kg 叶菜样品的高光谱荧光图像及不同浓度梯度样品的荧光光谱曲线) ? 3.食品部位检测(下图为小番茄不同部位的高光谱曲线) ?

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Google Earth Engine 实现 LandTrendr 光谱-时间分割算法的指南(简介和土地趋势分析

LandTrendr 是一组光谱时间分割算法,可用于中等分辨率卫星图像(主要是 Landsat)时间序列中的变化检测,以及生成基于轨迹的光谱时间序列数据,这些数据基本上不存在年际信号噪声。...在此示例中,我们分析了太平洋西北部(美国)工业林区的针叶林像素的历史,该区域经历了一段相对稳定的时期,植被急剧迅速丧失,随后又发生了再生。...图像数据被缩减为单个波段或光谱索引,然后通过断点(顶点)识别将其划分为一系列直线段。 这种光谱历史的分段视图产生了两个简洁的特征。 在顶点之间插入新值多年的能力。...线段上的简单几何计算提供有关不同光谱时期的信息 2.1 Fit-to-Vertex 图像数据 在顶点之间插入新值的能力非常有用。它确保每个观察都与与像素所在位置和去向一致的轨迹对齐。...它可以填充时间序列中缺失观测的数据(因云或阴影而被掩盖),并保持预测映射随时间的一致性;例如,由于来自大气的光谱反射率或阴影差异的微小差异,年度森林分类不太可能在成熟和古老的针叶树之间反弹(图 2.3)

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Python用偏最小二乘回归Partial Least Squares,PLS分析桃子近红外光谱数据可视化

p=34376原文出处:拓端数据部落公众号PLS,即偏最小二乘(Partial Least Squares),是一种广泛使用的回归技术,用于帮助客户分析近红外光谱数据。...如果您对近红外光谱学有所了解,您肯定知道近红外光谱是一种次级方法,需要将近红外数据校准到所要测量的参数的主要参考数据上。这个校准只需在第一次进行。...展示PLS的基本代码讨论我们要分析数据及所需的预处理。我们将使用新鲜桃子水果的近红外光谱,其关联的Brix值与PCR相同。这是我们要校准的量。...该数据由50个新鲜桃子的近红外光谱组成。每个光谱都有对应的Brix值(响应变量)。最后,每个光谱在1100 nm到2300 nm之间取600个波长点,步长为2 nm。...)如果需要,数据可以通过主成分分析进行排序,并使用乘法散射校正进行校正,然而,一个简单但有效的去除基线和线性变化的方法是对数据进行二阶导数。

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近红外光谱实验新手指南

最后,本文描述并讨论了一些适用于数据分析和结果呈现的免费工具包。综上所述,本文推荐使用fNIRS,是因为其不断增多的临床应用、最先进的神经成像技术以及可管理的硬件要求。...由NIRS探测器收集的数据被放大并保存在此硬件上,或者数据线或无线传输到另一个电子电路或计算机,在那里进行进一步的放大、降噪并进行信号分析。...分析软件 无论使用什么fNIRS硬件进行实验,fNIRS数据的处理和分析都是研究工作的重要组成部分。...究竟什么样的分析软件能够有助于数据的处理与分析,加速研究进展,研究人员在选择时需要考虑以下因素: a)fNIRS数据格式的兼容性; b)处理的fNIRS数据的范围,速度和准确性; c)软件成本; d)软件语言可能加速或阻碍对软件的理解...图8.使用不同软件进行的NIRS数据可视化和分析。 (a)使用HOMER2进行大脑激活的2D可视化,(b)大脑激活的2D可视化,(c)NIRS数据滤波,(d)使用NIRSlab进行血氧变化计算。

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基于飞桨实现高光谱反演:通过遥感数据获取土壤某物质含量

光谱反演是什么? 高光谱反演是使用遥感卫星拍摄的高光谱数据以及实地采样化验的某物质含量数据来建立一个反演模型。简单来说就是:有模型以后卫星一拍,就能得知土壤中某物质的含量,不用实地采样化验了。...高光谱遥感可应用在矿物精细识别(比如油气资源及灾害探测)、地质环境信息反演(比如植被重金属污染探测)、行星地质探测(比如中国行星探测工程 天问一号)等。 ?...目前有许多模型可用于高光谱反演,如线性模型、自然对数模型、包络线去除模型、简化Hapke模型,人工神经网络模型等,本文选择线性模型进行研究。...infer_exe.run(inference_program, #预测模型 feed={feed_target_names[0]: np.array(test_x)}, #输入光谱数据...将结果进行可视化,横轴为实际含量,纵轴为根据光谱预测的含量,大部分得结果还是比较接近得。至此,我们获得了通过光谱看到土壤中某物质含量的火眼金睛啦!

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