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高光谱解混数据集（JapserRidge），matlab的mat文件。原始数据有512x614个像素。每个像素记录在范围从380nm到2500nm的224个通道中。光谱分辨率高达9.46nm。由于这个高光谱图像太复杂而无法得到基本事实，因此我们考虑100x100像素的子图像。第一像素从原始图像中的第

使用 Matlab 格式的 156 个通道和 952x952 像素原始数据的超光谱解混数据集 (Samson)。每个像素记录在 156 个通道上，覆盖 401nm 到 889nm 的波长。光谱分辨率高达 3.13nm。由于原始图像太大，这在计算成本上是非常昂贵的，所以使用 95 × 95 像素的面积

铜矿 (矿区地图) 是超光谱混合研究的最基准数据集，涵盖了美国内华达州拉斯韦加斯的铜矿矿区。原始数据从 370nm 到 2480nm 有 224 个波段。去除噪声 (1-2 和 221-224) 的通道和吸水通道 (104-113 和 148-167) 后，仍然有 188 个通道。250 × 190

高光谱解混数据集（Urban），matlab的mat格式文件，Urban是高光谱分离研究中使用最广泛的高光谱数据之一。有307x307像素，每个像素对应一个2x2平方米的区域。在该图像中，存在210nm波长，范围从400nm到2500nm，光谱分辨率10nm。在通道1--4,76,87,101-11