精选
我是李小文老师的2005级博士后，我在博后期间曾经主持两个学术小组，组员以李老师的弟子为主。小组会不定期举行，李老师基本上都会参加。可以说，由于学术上我表现比较活跃，当时还是颇受李老师赏识的，甚至有一次当着所有在场的学生的面，钦定我为大师兄。2007年博后出站，李老师应该是有意留我在身边的，但是由于种种原因，我选择了去电子所工作。初到新单位，脱离了李老师的庇护，最大的感受就是我跟院士之间原来隔了那么多层级。
在电子所的经历我不赘述，我只能说，电子所无意间为我提供了安心搞学术的环境。在电子所的7年，我学术水平应该说是进步不小，取得了一些标志性成果。2014年我带着学生发表或接收SCI论文14篇，下面逐一简要汇报，我知道这些是李老师您真正希望看到的。
1. 主偏度分析（PSA）：这篇文章提出了协偏度张量的概念，并将主成分分析的思想从二阶统计自然推广到三阶统计情形，将极值偏度的求取转化为协偏度张量的特征值与特征向量问题，克服了经典独立成分分析方法FastICA每次迭代都需要原信号参与的弊端。文章发表于IEEE GRSL。
2. 证明了高光谱图像小目标检测中不存在houghs现象：即参与的波段数越多，目标检测效果越好。这个文章的强大之处在于给出了严格的证明，有意思之处是可以基于这个结论衍生出很多应用。文章发表于IEEE GRSL。
3. 基于体积梯度的快速波段选择方法（VGBS）：这个方法源于我对三角形的一个有趣性质的发现（见前博文），将之应用于特征选择，发现可以极大降低某个经典算法的时间复杂度。文章发表于IEEE TGRS。
4. 基于协偏度张量的异常检测方法（COSD）：这篇文章通过引入协偏度张量，将高光谱领域经典的RXD探测算子从二阶统计推广到三阶统计情形。由于异常目标在图像上的高阶统计特性明显，因而COSD用于异常检测效果明显优于RXD。文章发表于Scientific reports。
5. 联合偏度（JS）的定义及应用：本文定义了联合偏度的概念，将其定义为协偏度张量的超行列式并将其用于高光谱图像的特征选择。但是由于这个超行列式盖尔方德（20世纪数学家排名第8）都没搞定，于是我们通过引入HOSVD的思想将其转化为协偏度张量展成的矩阵的奇异值乘积问题。文章被Scientificreports接收。
6. 基于LASSO的波段选择：本文的贡献在于针对CEM模型，建立了L1约束的线性回归模型，从而将离散的波段选择问题转化为连续的优化模型。该论文发表于RSL。
7. 基于克莱姆行列式的快速端元提取（FGDA）：这篇文章是学生写的，他将我以前提出的用于求取端元的体积公式快速化，成果发表于IEEE GRSL。
8. 基于MNF的波段选择（MNBS）：这个文章是学生写的，他将MNF的思想引入波段选择，定义了图像总体质量的概念，得到了很好的波段选择结果(当以分类精度为评价指标时)。文章发表于IEEE JSTARS。
9. 一种用于小目标探测的波段选择方法：这个方法稍微有点灌水，就不展开讲了。发表于IJRS。
10. 一种快速的高光谱图像波段选择方法：这个方法学生受我们第三个工作的启发，结合自己的严密推导，使得波段选择的复杂度大大降低，文章发表于IJRS。
11. 基于稀疏性的波段选择方法：这个文章学生受上面第6个工作的影响，换一个角度利用波段选择与稀疏性的对应。成果发表于IJRS。
12. 基于ECA的波段选择方法：这个方法学生受SCIENCE上一篇聚类文章的启发，将其应用于波段选择，三天就将文章写完。然后顺利发表于IEEE GRSL
13. 改进的NFINDR：这篇文章由学生完成，这个工作为端元提取的投影法与体积法建立了一个桥梁，大大降低了传统NFINDR体积法的计算复杂度。成果被IJRS接收。
14. 水提取：这篇文章学生结合我第二个工作以及以前的加权自相关矩阵的思想，再加上她对水光谱，水指数的理解得到了用于多光谱遥感水检测的新模型，取得了很不错的效果，成果即将发表于water。
李老师，以上是我2014年的大致学术成绩，希望没有辜负您的期望。另外，还有两篇非常重量级的成果还没有被接收，这个我在前面博文发过牢骚，您当时还给我打电话问具体情况，以及提了一些建议。可惜的是，您没有等到文章发表的那一天。
李老师，现在是晚上23点28分，按照您的生活习惯，您现在应该守在电脑前看到我的汇报。期望梦中能看到您的回复。
李老师，我以后还会不定期的向您汇报工作，跟您谈谈学术、聊聊天。
更重要的，别忘了，还有我们之间的赌约。
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