首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我想在R中使用函数"sam“来比较两个光谱并检测差异,但是我得到了一个错误消息

在R中使用函数"sam"来比较两个光谱并检测差异时,如果你得到了一个错误消息,可能是由于以下几个原因导致的:

  1. 函数"sam"不存在:首先,确保你已经正确安装了包含"sam"函数的R包。你可以使用以下代码安装并加载该包:
代码语言:txt
复制
install.packages("packageName")  # 替换"packageName"为包的名称
library(packageName)  # 替换"packageName"为包的名称

如果你不知道具体的包名称,可以尝试在R中使用以下代码搜索包含"sam"函数的包:

代码语言:txt
复制
available.packages()  # 查看所有可用的包
  1. 函数"sam"的参数错误:检查你是否正确地指定了函数"sam"的参数。查阅该函数的文档或帮助文件,确保你提供了正确的参数类型和格式。
  2. 光谱数据格式错误:确认你输入的两个光谱数据是符合函数"sam"要求的格式。通常,光谱数据应该是一个矩阵或数据框,其中每一列代表一个样本,每一行代表一个光谱数据点。
  3. 其他错误:如果以上步骤都没有解决问题,那么错误消息可能是由其他原因引起的。你可以尝试在R中搜索该错误消息,查看其他用户是否遇到了类似的问题,并找到解决方案。

总之,当你在R中使用函数"sam"比较两个光谱并检测差异时,确保你已经正确安装了相关的R包,并正确指定了函数的参数和光谱数据格式。如果问题仍然存在,可以进一步调查错误消息的具体内容以及相关的上下文信息,以便更好地定位和解决问题。

注意:以上答案是基于一般情况下的假设,具体情况可能因个人环境和需求而异。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

好文:来自OCO-3的以城市为中心的卫星CO2观测:洛杉矶特大城市的初步观测

摘要:NASA的轨道碳观测站3(OCO-3)旨在支持对人为二氧化碳排放量的量化和监测。其快照区域图(SAM)和目标模式测量结果为郊区城市的碳研究提供了创新的数据集。与当前的任何其他天基仪器不同,OCO-3能够扫描大面积连续的发射热点区域,例如城市,发电厂和火山。这些测量结果产生了二氧化碳的平均柱干空气摩尔分数(XCO2)的密集,精细的空间图。首次,我们展示并分析了从OCO-3 SAM和目标模式观测值得出的洛杉矶大城市(LA)上的XCO2分布。相对于干净的背景,城市XCO2的增强范围为0 − 6 ppm(中位数增强≃2 ppm),并且与附近基于地面的XCO2 TCCON测量值显示出极好的一致性。OCO-3的密集观测揭示了城市中XCO2的城市内部变化,这是以前从未从太空中观察到的。空间变化主要是由LA盆地中复杂的化石燃料排放模式和气象条件驱动的,并且与共同排放的NO2的TROPOMI测量结果相吻合。来自两个模型(WRF-Chem和X-STILT)的实测XCO2增强和模拟XCO2增强之间的差异通常低于1 ppm,某些子区域的差异较大。这两个模型都捕获了观察到的城市内部XCO2梯度。此外,OCO-3的多段测量可捕获到的城市排放量是单段立交桥的三倍。OCO-3对目标和SAM模式的频繁观察将为在更细的副城市规模上限制城市排放铺平道路。

03
  • Thermal Object Detection using Domain Adaptation through

    最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比,热成像具有探测红外光谱中物体发出的热差的优点。相比之下,激光雷达和相机捕捉在可见光谱,和不利的天气条件可以影响其准确性。热成像可以满足传统成像传感器对图像中目标检测的局限性。提出了一种用于热图像目标检测的区域自适应方法。我们探讨了领域适应的多种概念。首先,利用生成式对抗网络,通过风格一致性将低层特征从可见光谱域转移到红外光谱域。其次,通过转换训练好的可见光光谱模型,采用具有风格一致性的跨域模型进行红外光谱中的目标检测。提出的策略在公开可利用的热图像数据集(FLIR ADAS和KAIST多光谱)上进行评估。我们发现,通过域适应将源域的低层特征适应到目标域,平均平均精度提高了约10%。

    01

    GATK流程_diskeeper怎么用

    一、使用GATK前须知事项: (1)对GATK的测试主要使用的是人类全基因组和外显子组的测序数据,而且全部是基于illumina数据格式,目前还没有提供其他格式文件(如Ion Torrent)或者实验设计(RNA-Seq)的分析方法。 (2)GATK是一个应用于前沿科学研究的软件,不断在更新和修正,因此,在使用GATK进行变异检测时,最好是下载最新的版本,目前的版本是2.8.1(2014-02-25)。下载网站:http://www.broadinstitute.org/gatk/download。 (3)在GATK使用过程中(见下面图),有些步骤需要用到已知变异信息,对于这些已知变异,GATK只提供了人类的已知变异信息,可以在GATK的FTP站点下载(GATK resource bundle)。如果要研究的不是人类基因组,需要自行构建已知变异,GATK提供了详细的构建方法。

    02

    EEG频谱模式相似性分析:实用教程及其应用(附代码)

    人脑通过神经激活模式编码信息。虽然分析神经数据的常规方法侧重对大脑(去)激活状态的分析,但是多元神经模式相似性有助于分析神经活动所代表的信息内容。在成年人中,已经确定了许多与表征认知相关的特征,尤其是神经模式的稳定性、独特性和特异性。然而,尽管随着儿童时期认知能力的增长,表征质量也逐步提高,但是发育研究领域特别是在脑电图(EEG)研究中仍然很少使用基于信息的模式相似性方法。在这里,我们提供了一个全面的方法介绍和逐步教程——频谱脑电图数据的模式相似性分析,包括一个公开可用的资源和样本数据集的儿童和成人的数据。

    03

    事件相关功能磁共振波谱fMRS

    质子磁共振波谱(MRS)是一种非侵入性脑成像技术,用于测量不同神经化学物质的浓度。“单体素”MRS数据通常在几分钟内采集,然后在时间上平均单个瞬态来测量神经化学物质的浓度。然而,这种方法对神经化学物质的快速时间动态不敏感,包括那些反映与感知、认知、运动控制和最终行为相关的神经计算功能变化的神经化学物质。这篇综述讨论了功能MRS (fMRS)的最新进展,现在能够获得神经化学物质的事件相关测量。事件相关fMRS将不同的实验条件呈现为一系列混合的试次。关键的是,这种方法允许以秒级的时间分辨率获得光谱。作者们提供了事件相关的任务设计,MRS序列的选择,分析管道以及事件相关fMRS数据适当解释的全面用户指南。研究者们通过检查用于量化GABA(大脑中的主要抑制性神经递质)动态变化的范式,提出了各种技术考量。总的来说,研究者提出,尽管还需要更多的数据,但事件相关fMRS可以用于测量神经化学物质的动态变化,其时间分辨率与支持人类认知和行为的计算相关。

    05

    农林业遥感图像分类研究[通俗易懂]

    遥感图像处理是数字图像处理技术中的一个重要组成部分,长期以来被广泛应用于农林业的遥感测绘,防灾减灾等领域。本文旨在通过深度学习技术从遥感影像中分类出农田和林业地块。手工从遥感图像中分类出农田和林业区域分类虽然准确但是效率低下,并且很多采用传统图像分割技术的方法泛化性能差,不适合场景复杂的遥感图像。经实践证明,使用深度学习技术在各种计算机视觉任务中都取得了良好的效果,因此本文首先使用先进的深度学习框架进行分类实验,例如使用PSPNet,UNet等作为分割网络对遥感图像数据集进行分类与分割训练。这些框架在ImageNet,COCO,VOC等数据集上表现很好,但是由于遥感图像数据集相对于ImageNet,COCO等数据集,不仅检测对象相对较小而且可供学习的数据集样本较少,需要针对这一特点进行优化。本文经过多次实验将高分辨率的图像切割成合适大小分辨率的图像以减小神经网络的输入,同时进行图片的预处理和数据增强来丰富学习样本。同时在真实情况下,农林区域易受到拍摄视角,光照等造成分割对象重叠,因此本文提出一种处理分割对象重叠的处理策略,来优化边界预测不准确的情况,使用该方法后准确率有明显提升。经实验证明,本文所提出的基于深度学习的农林业遥感影像分割在开源遥感图像数据集上的取得了94.08%的准确率,具有较高的研究价值 农林业遥感图像数据(图1)对于许多与农林业相关的应用至关重要。例如作物类型和产量监测,防灾减灾以及对粮食安全工作的研究和决策支持。最初,这些数据主要由政府机构使用。如今,蓬勃发展的农林业技术也需要在农场管理,产量预测和林业规划等各种应用领域进行革新。以往农林业地块的高质量遥感图像数据主要是手动在高分辨率图像中分割出来的,即通过土地功能不同引起的颜色,亮度或纹理的差异与周围区域 亮度或纹理的差异与周围区域区分开来。尽管农林业遥感图像的手动分类可以非常准确,但是非常耗时耗力。 图1.1:农田的遥感图像分割 定期更新农林业遥感图像数据的需求日益增加扩大了自动化分割农林业遥感图像的需求。 与ImageNet、VOC2007、COCO等目标检测/分类数据集中的大多数图像相比,农林业遥感图像中的对象相对简单。例如,人体的图像数据看起来要复杂得多,因为它包含各种不同纹理和形状的子对象(面部,手部,衣服等)。因此,优化传统的图像分割以及深度学习技术来设计用于农林业遥感图像分割的算法是非常重要的。该模型需要正确地排除不需要进行分割的对象(房屋,工厂,停车场等),区分具有几乎相似的光谱特性的相邻区域和可见度差的边界区域,并且正确地分割出所需的对象。 1.2 选题来源与经费支持 本研究课题来源于计算机与信息工程学院 随着传感器技术,航空航天技术,图像处理技术快速的发展,利用卫星遥感图像进行深度学习处理广泛应用于生产实际中。由于农林业遥感图像场景复杂,使用传统图像处理分割算法效果差且泛化性能弱,本文使用深度学习方法,在现有的的深度学习模型上训练,优化,最终提出一种一种优化后的深度学习模型,经测试,该模型在收集的农林业遥感图像数据集上可以准确的分割出所需的对象,本文提出的模型主要解决如下几个难点:

    02

    从灯泡振动中恢复声音的侧信道攻击

    本文中介绍了Lamphone,是一种用于从台灯灯泡中恢复声音的光学侧信道攻击,在 COVID-19 疫情期间,这种灯通常用于家庭办公室。本研究展示了灯泡表面气压的波动,它响应声音而发生并导致灯泡非常轻微的振动(毫度振动),可以被窃听者利用来被动地从外部恢复语音,并使用未提供有关其应用指示的设备。通过光电传感器分析灯泡对声音的响应,并学习如何将音频信号与光信号隔离开来。本研究将 Lamphone 与其他相关方法进行了比较,结果表明,与这些方法相比Lamphone可以以高质量和更低的音量恢复声音。最后展示了窃听者可以应用Lamphone,以便在受害者坐在/工作在 35 米距离处的桌子上,该桌子上装有带灯泡的台灯时,可以恢复虚拟会议声级的语音,并且具有相当的清晰度。

    04

    fNIRS经系统伪影矫正后对初级运动皮层的腿部活动敏感

    功能性近红外光谱(fNIRS)是一种越来越流行的研究运动和步态过程中皮层活动的工具,需要进一步验证。本研究旨在评估(1)fNIRS是否可以检测初级运动皮层(M1)难以测量的腿部区域,并将其与手部区域区分开来;以及(2)fNIRS是否可以区分自动(即不需要注意)和非自动运动过程。特别关注的是系统性伪影(即血压、心率、呼吸的变化),这些伪影通过短通道(即主要对头皮浅表血流动力学敏感的fNIRS通道)进行评估和校正。结果表明,fNIRS对M1的腿部活动敏感,尽管其灵敏度低于手指活动,并且需要对系统波动进行严格校正。我们进一步强调,当短通道显示出与预期血液动力学反应相似的信号时,系统伪影可能导致不可靠的GLM分析。

    03

    NeurIPS 2021 | 分布偏移下的用于药物发现的可靠图神经网络

    今天给大家介绍一篇由Google Research机构的Kehang Han、Balaji Lakshminarayanan、Jeremiah Liu共同发表的文章:《Reliable Graph Neural Networks for Drug Discovery Under Distributional Shift》。在分布偏移下对过度自信的错误预测的关注,要求我们对用于药物发现中的关键任务的图神经网络进行广泛的可靠性研究。该文章首先介绍了CardioTox,,一个真实世界的药物心脏毒性基准,以促进这方面的努力。作者的一个探索性研究表明,过于自信的错误预测往往与训练数据相距甚远。这进而引导作者开发了距离感知的GNNs: GNN-SNGP。通过对 CardioTox 和三个既定基准的评估,他们证明了 GNN-SNGP 在增加距离感知、减少过度自信的错误预测和在不牺牲精确性能的情况下做出更好的校准预测方面的有效性。作者的消融研究进一步揭示了由GNN-SNGP 学习的表征改进了其基本结构上的距离保存,并且是改进的主因之一。

    04

    Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation

    我们提出了秩和排序损失,作为一个基于秩的损失函数来训练深度目标检测和实例分割方法(即视觉检测器)。RS损失监督分类器,一个子网络的这些方法,以排名每一个积极高于所有的消极,以及排序积极之间关于。它们的连续本地化质量。为了解决排序和排序的不可微性,我们将错误驱动的更新和反向传播的结合重新表述为身份更新,这使我们能够在肯定的排序错误中建模。有了RS Loss,我们大大简化了训练:(I)由于我们的分类目标,在没有额外辅助头的情况下,由分类器对阳性进行优先排序(例如,对于中心度、IoU、掩码-IoU),(ii)由于其基于排序的特性,RS Loss对类不平衡是鲁棒的,因此,不需要采样启发式,以及(iii)我们使用无调整任务平衡系数来解决视觉检测器的多任务特性。使用RS Loss,我们仅通过调整学习速率来训练七种不同的视觉检测器,并表明它始终优于基线:例如,我们的RS Loss在COCO数据集上提高了(I)Faster R-CNN约3框AP,在COCO数据集上提高了约2框AP的aLRP Loss(基于排名的基线),(ii)在LVIS数据集上用重复因子采样(RFS)Mask R-CNN约3.5个屏蔽AP(稀有类约7个AP);

    02
    领券