（1）高斯谱模型 高斯谱的表达式如下所示： 2 3 ( ) exp( ( ) )d dB f f W f a f    (5-16) 其中， a为一个常数，它的取值为 1.665，以使得 3 ( / 2) 0.5 dB W f  ； d f 是杂波的中 心频率，代表了杂波的平均多普勒频率，也可以理解为杂波的平均速度； 3dB f 为 两个半功率点之间的频率带宽。在进行地杂波相关模型建立时，我们一般把 0 f 取 为 0， 3dB f 约为风速的 3%。 公式（5-16）也可以表示成如下形式： 2 2 ( ) exp[ ( ) / 2 ] d c W f f f    (5-17) 2 c  表示地杂波频率分布的均方根值，它与散射体速度分布的均方根值 v  有如下的 关系 2 v c     。 （2） n次方谱模型 n次方功率谱的表达式如下所示： 3 1 ( ) 1 ( / ) n dB W f f f   (5-18) 其中， n为正整数，取值范围在 2-5 之间， 3n  即为立方谱， 2n  即为平方谱。 3dB f 为两个半功率点之间的频率带宽，杂波谱方差 3 1.33exp(0.2634 ) dB f v ， v 为 风速。 杂波的功率谱特性通常与环境、杂波的性质等因素相关。在本文中我们主要 考虑的是在地面雷达背景下的杂波模型建立，而该雷达的典型杂波环境有草地、 灌木、树林、庄稼地等。因而我们采用高斯谱这种典型杂波谱模型进行建模仿真。 地杂波功率谱如图 5-2 所示。 对于高斯分布的杂波谱，影响谱峰高度和杂波谱宽度的一个主要因素就是高 斯分布的方差，也就是公式（5-18）中的 3dB f ， 3dB f 越小，杂波谱越集中，谱峰高 度越高。

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紫外-可见光谱法水质检测中，检测设备面对多样性的地表水体容易受到悬浮颗粒物引起的浊度干扰，导致谱线整体非线性抬升，测量精度显著下降。研究了一种基于Mie散射理论的紫外-可见水质光谱浊度干扰补偿算法，借以提高可溶有机物含量的检测精度。通过截取水样本紫外-可见光谱中主要由颗粒物散射引起的450~1100 nm段光谱，采用基于Mie散射理论的光全散射颗粒物粒径分析法，重建了水样本所含颗粒物的粒径分布。利用粒径分布的二次反演，估计了220~450 nm可溶有机污染特征光谱段中由颗粒物引起的消光值，实现了对浊度干扰的精确补偿。实验结果表明，该算法对不同地表水样本均表现出了良好的浊度补偿效果，化学需氧量解算精度得到较大提高。且补偿算法无需大量实验获取先验数据，可提高紫外-可见光谱法水体可溶有机物检测的准确性和检测部署的灵活性与适应性，具备实用价值。

matlab凸曲面代码设计用于表面分类的光源光谱功率分布 在许多应用领域中，用户可以完全控制照明，并可以调整其光谱功率分布。 在那些情况下，光谱上最佳的光可以加重图像中的特征，从而改善图像分类任务。 在该项目中，我们提出了两种方法来估算光源的最佳光谱功率分布。 无监督方法使用非负稀疏主成分分析来得出最佳的，可物理实现的光源光谱。 监督方法将线性图像形成模型直接合并到分类算法中，并使用交替最小化来同时搜索分类器决策边界和最佳光。 如果您使用这些工具，请引用 @inproceedings{Blasinski_2017_CVPR, author = {Blasinski, Henryk and Farrell, Joyce and Wandell, Brian}, title = {Designing Illuminant Spectral Power Distributions for Surface Classification}, booktitle = {The IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (C

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