TAILIEUCHUNG - Báo cáo hóa học: " Research Article Statistical Analysis of Hyper-Spectral Data: A Non-Gaussian Approach"

Tuyển tập báo cáo các nghiên cứu khoa học quốc tế ngành hóa học dành cho các bạn yêu hóa học tham khảo đề tài: Research Article Statistical Analysis of Hyper-Spectral Data: A Non-Gaussian Approach | Hindawi Publishing Corporation EURASIP Journal on Advances in Signal Processing Volume 2007 Article ID 27673 10 pages doi 2007 27673 Research Article Statistical Analysis of Hyper-Spectral Data A Non-Gaussian Approach N. Acito G. Corsini and M. Diani Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Universita di Pisa Via Caruso 14-56122 Pisa Italy Received 5 June 2006 Revised 9 October 2006 Accepted 24 October 2006 Recommended by Ati Baskurt We investigate the statistical modeling of hyper-spectral data. The accurate modeling of experimental data is critical in target detection and classification applications. In fact having a statistical model that is capable of properly describing data variability leads to the derivation of the best decision strategies together with a reliable assessment of algorithm performance. Most existing classification and target detection algorithms are based on the multivariate Gaussian model which in many cases deviates from the true statistical behavior of hyper-spectral data. This motivated us to investigate the capability of non-Gaussian models to represent data variability in each background class. In particular we refer to models based on elliptically contoured EC distributions. We consider multivariate EC-t distribution and two distinct mixture models based on EC distributions. We describe the methodology adopted for the statistical analysis and we propose a technique to automatically estimate the unknown parameters of statistical models. Finally we discuss the results obtained by analyzing data gathered by the multispectral infrared and visible imaging spectrometer MIVIS sensor. Copyright 2007 N. Acito et al. This is an open access article distributed under the Creative Commons Attribution License which permits unrestricted use distribution and reproduction in any medium provided the original work is properly cited. 1. INTRODUCTION The main characteristic of hyper-spectral sensors is their ability to acquire a spectral .

• Báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học
• báo cáo hóa học
• công trình nghiên cứu về hóa học
• tài liệu về hóa học
• cách trình bày báo cáo
• trình bày báo cáo
• tài liệu báo cáo khoa học
• cách trình bày báo cáo khoa học
• báo cáo khoa học sinh học
• báo cáo khoa học toán học
• luận văn mẫu
• người lính việt nam
• sau chiến tranh
• tuyển tập báo cáo khoa học
• báo cáo ngành triết học
• báo cáo ngành lịch sử
• báo cáo ngành văn học
• nghiên cứu khoa học
• báo cáo về văn học
• báo cáo triết học
• báo cáo văn học
• chuyên đề văn học
• văn học nghệ thuật
• văn học Việt NAm
• báo cáo ngành toán học
• báo cáo ngành vật lý
• báo cáo ngành chăn nuôi
• văn học Trung Hoa
• báo cáo khoa học kinh tế
• Kỷ yếu tóm tắt báo cáo khoa học
• Báo cáo khoa học y học
• Báo cáo y học
• Hội nghị khoa học tim mạch
• Báo cáo khoa học y khoa
• Tăng huyết áp
• báo cáo sinh học
• bảo tồn nguồn gen
• báo cáo ngành kỹ thuật
• Báo cáo quản lý chất thải sinh hoạt
• Báo cáo khoa học môi trường
• Báo cáo khoa học công nghệ
• Nghiên cứu khoa học về môi trường
• Đề tài nghiên cứu khoa học
• Báo cáo nghiên cứu khoa học