文件名称：图像矩阵matlab代码-stem-nmf:STEM-EELS和STEM-EDX的数据分析方法
文件大小：1.66MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 15:21:05
系统开源
图像矩阵matlab代码用于STEM-EELS / EDX分析的非负矩阵分解 注意：此存储库不再维护。 请检查新的python软件包存储库。 该存储库提供了[1]中我们提出的方法的MATLAB和Python代码。 在MATLAB中，您可以为NMF-SO （具有软正交约束的非负矩阵分解）运行演示脚本： demo_nmf_so 和NMF-ARD-SO （具有自动相关性确定和软正交约束的非负矩阵分解）： demo_nmf_ard_so SO用于解决化学成分之间的空间重叠，而ARD用于优化化学成分的数量。 我们的python库代码（受Python 3.5.1+支持）已于2017年7月10日更新。新代码为每个NMF模型定义了一个类，并使用适合学习的方法，类似于scikit-learn。 请参见jupyter笔记本demo_libnmf.ipynb 。 参考 [1]滋贺元树，达义和芳，武藤俊介，津田康治，山本裕太，森俊幸，丹吉隆吉， “通过非负矩阵分解对EELS和EDX光谱成像数据进行稀疏建模” ， 超显微术，第170卷，第43-59页，2016年。 执照 MIT许可证（请参阅LICENSE文件）
【文件预览】：
stem-nmf-master
----old()
--------python_ver0.1()
----python()
--------libnmf.py(25KB)
--------mn3o4_f2.mat(271KB)
--------demo_libnmf.ipynb(163KB)
--------demo_libnmf.html(414KB)
----matlab()
--------demo_nmf_ard_so.m(2KB)
--------nmf_ard_so.m(5KB)
--------mn3o4_f2.mat(271KB)
--------nmf_so.m(3KB)
--------demo_nmf_so.m(1KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)