最小误差高光谱信号子空间识别HySime类似的算法

最小误差高光谱信号子空间识别（HySime）是一种经典的高光谱图像处理算法，主要用于提取高光谱图像中的有用信息。类似的算法还包括：

最小平均误差（MAE）：与HySime类似，MAE也是一种基于最小误差的高光谱信号子空间识别算法，其主要思想是通过最小化每个子空间内的平均误差来提取有用的信号。
相关向量分析（CVA）：CVA是一种基于正交投影的高光谱图像处理算法，可以将高光谱图像中的信息分成信号子空间和噪声子空间，从而实现信号提取。
特征提取方法（FTA）：FTA是一种基于特征值分解的高光谱图像处理算法，可以通过对高光谱矩阵进行特征值分解来提取有用的信号。
独立成分分析（ICA）：ICA是一种基于统计学的高光谱图像处理算法，可以将高光谱图像中的信号分离成独立的成分，从而实现信号提取。

这些算法都有各自的特点和应用场景，可以根据具体情况选择合适的算法进行处理。