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为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。 相似文献
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新型高k栅介质材料研究进展 总被引:5,自引:0,他引:5
随着半导体技术的不断发展,MOSFET(metal-oxide-semiconductor field effect transistor)的特征尺寸不断缩小,栅介质等效氧化物厚度已小至nm数量级。这时电子的直接隧穿效应将非常显著,将严重影响器件的稳定性和可靠性。因此需要寻找新型高k介质材料,能够在保持和增大栅极电容的同时,使介质层仍保持足够的物理厚度来限制隧穿效应的影响。本文综述了研究高k栅介质材料的意义;MOS栅介质的要求;主要新型高k栅介质材料的最新研究动态;展望了高k介质材料今后发展的主要趋势和需要解决的问题。 相似文献
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