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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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
PCA-Principle Component Analysis 主成分分析 ICA-Independent Component Analysis 独立成分分析 NWFE-Nonparametric Weighted Feature Extraction 非参数权重特征提取 KNWFE-Kernel Based Nonparametric Weighted 像元形状指数 HSI- Hyperspectral Imaging 高光谱成像 随机森林 Reflective Optics Spectrographic Imaging System (ROSIS-03) 反射光学光谱成像系统
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
新颖的想法是找到一个图位移，在与提供的光谱信息一致的同时，赋予网络某些所需的属性，例如稀疏性。 从光谱模板推断网络拓扑.pdf
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。
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.
座席能力光谱基准测试.pdf
感谢大家关注matlab爱好者微信公众号，今天给大家介绍如何绘制带可见光光谱背景的光谱图！！！ 本视频使用的绘图软件是Origin2019学习版 (关于如何获取Origin学习版软件，请查阅本公众号文章：开启OriginLab 2019的正确姿势)；所用数据来源网络，这里要求使用的数据横坐标要在光谱波长区间内 温馨提示：在公众号中回复“光谱”或“光谱图”即可获取视频中的origin工程文件，由于版本原因，可能会出现兼容性问题；在导出tiff格式文件时，请选择24位RGB，不然会出现颜色过渡不连贯的问题。
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。
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。
高光谱卫星图像目前被广泛用于准确的灾害预测和地形特征分类。然而，在这样的分类任务中，目前的大多数方法只使用到图像中包含的光谱信息。 因此，在本文中，我们提出了一个用于土地覆盖分类，且考虑到数据中包含的光谱和空间信息的新框架。 在两个基准数据集上的实验分析表明，我们提出的方法在Pavia大学和Indian Pines数据集上的准确率分别达到99.52%和98.31%，比之前的方法效果更好。 此外，我们基于GML的方法(一种非深度学习算法)显示出与最先进的深度学习技术相当的性能，这表明了我们提出的方法对于执行计算高效率光谱图像分类的重要性。 原文作者：Shriya TP Gupta, Sanjay K Sahay 原文地址：https://arxiv.org/abs/2008.02797 一种新的高光谱卫星图像分类空间光谱框架（cs）.
我们提出并分析了估计对称正定矩阵最常见谱和的新量子算法。对于函数f和矩阵A ∈ Rn×n，谱和定义为Sf(A) := Tr[f(A)] =P jf(λj)，其中λjare为特征值。 原文作者：Alessandro Luongo, Changpeng Shao 原文地址:https://arxiv.org/abs/2011.06475 光谱和的量子算法（CS AI）.pdf
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。
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） ?
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。
高光谱反演是什么？ 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！
本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer) [欢迎关注] 在进行通道光谱图绘制前，需要先按照eeglab中文教程系列(2)-绘制脑电头皮图进行先操作(只需操作完第二步后点击 绘制通道光谱图 在eeglab界面进行如下操作：Plot > Channel spectra and maps，会打开pop_spectopo.m界面。 [图1] 根据需求设置参数，这里采用默认设置，点击OK,会跳转到spectopo.m界面： [图2] 这幅图是在采样15%的数据得到的结果，15%是在第一幅图中红框中设置。 也可以设置为100%，设置100%的效果图为: [图3] 上面图中，每个彩色记录道表示一个数据通道活动的频谱。最左边的头皮图显示了6赫兹时头皮的能量分布，这些数据集中在额叶中线。
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