最小误差高光谱信号子空间识别HySime结合PCA的算法

最小误差高光谱信号子空间识别（HySime）结合主成分分析（PCA）的算法是一种用于高光谱数据处理的方法。该算法旨在提取高光谱数据中的有用信息，并将其压缩成更小的特征向量空间。

首先，使用PCA方法对高光谱数据进行降维，以减少数据的维度和复杂度。然后，使用HySime方法从降维后的数据中提取有用的信息，以识别信号子空间。

HySime方法基于最小误差的原则，通过最小化噪声和信号成分之间的误差来确定信号子空间。该方法将高光谱数据分解为信号子空间和噪声子空间，并提取包含信号信息的特征向量。

结合PCA方法，HySime可以更准确地识别信号子空间，并从中提取有用的信息。该算法可以用于高光谱图像分类、物质识别和环境监测等应用中。

总之，最小误差高光谱信号子空间识别结合PCA的算法是一种有效的高光谱数据处理方法，可以提取有用的信息并减少数据的复杂度。