《表5 不同信噪比下对线性仿真数据解混结果比较》

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《差分搜索的多线性高光谱图像解混研究》

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不同信噪比下对线性仿真数据解混结果的比较，结果见表5。随着噪声强度的减弱（即SNR值的增加），所有算法的AE值和RE值逐渐变小，算法性能逐渐变好。其中，DS＿MLHU算法对不同信噪比下的线性仿真数据的解混效果整体上优于其他4个算法。由于采用线性混合模型产生的仿真数据，在无噪声情况下，FCLS算法的RE值优于DS＿MLHU算法；但在其余信噪比条件下，DS＿MLHU算法解混效果优于FCLS算法。