LS_光谱建模_MATLAB导入原始近红外光谱数据_光谱预处理_光谱_matlab光谱建模_

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5星 · 超过95%的资源 150 浏览量 2021-10-03 06:56:53 上传评论 13 收藏 1KB RAR 举报

在光谱分析领域，MATLAB是一种广泛使用的工具，因为它提供了强大的数据处理和建模功能。本文将详细讨论如何使用MATLAB来导入、预处理近红外（NIR）光谱原始数据，并进行光谱建模。我们关注的是“MATLAB导入原始近红外光谱数据”。在MATLAB中，我们可以使用`load`函数来导入数据文件，通常这些文件可能是`.txt`、`.csv`或特定的光谱格式如`.spc`。例如，如果你的光谱数据存储在一个名为`data.txt`的文件中，你可以使用以下代码： ```matlab data = load('data.txt'); ``` 这将把数据加载到工作空间的一个变量中。确保数据文件是以合适的方式组织的，即每一行代表一个样品，每一列代表一个波长的光强值。接下来是“光谱预处理”。预处理是为了消除噪声、基线漂移和其它非光谱影响，提高模型的预测能力。常见的预处理方法包括： 1. **平滑**：使用移动平均、 Savitzky-Golay滤波器等减少噪声。 2. **标准化**：如归一化到总能量（Min-Max Scaling）或标度到单位范数（Normalization to Unit Norm）。 3. **导数光谱**：通过计算光谱的一阶或二阶导数来去除基线。 4. **偏最小二乘回归（PLSR）内建的预处理**：如中心化（centering）和尺度化（scaling）。例如，应用Savitzky-Golay滤波器的代码如下： ```matlab winSize = 5; % 窗口大小 order = 2; % 滤波器阶数 data_smooth = smooth(data, winSize, order); ``` 然后是“光谱建模”，在这个过程中，我们用预处理后的光谱数据训练模型来预测目标变量。常用的建模算法有： 1. **偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）** 2. **支持向量机（Support Vector Machines, SVM）** 3. **随机森林（Random Forest）** 4. **人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）** 以PLSR为例，可以使用MATLAB的`plsregress`函数： ```matlab Y = ...; % 目标变量 [coeff,score,latent,tsquared,R2] = plsregress(X,Y); ``` 这里，`X`是预处理后的光谱数据，`Y`是对应的化学属性值。我们提到的“光谱_matlab光谱建模”意味着在MATLAB环境中进行完整的光谱分析流程。MATLAB提供了丰富的工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox，使得建模过程更加便捷。总结，MATLAB是处理和建模近红外光谱数据的强大工具。从数据导入到预处理，再到模型构建，每一步都有相应的函数支持，使得科研人员能够高效地进行光谱分析。通过熟练掌握这些技术，可以有效地提升光谱数据的分析质量和预测精度。

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LoadSpectra.m 2KB

function [Spectra, Wavenumbers, SpectraTitles, Filenames, ... SpectraComments] = LoadSpectra () % % LoadSpectra.m % % Imports the absorbance data in .SPA spectrum files into a set of arrays % with data from the selected files stored in columns. % % Kurt Oldenburg - 06/28/16 % [Filenames,pathname]=uigetfile({'*.spa','Thermo Spectrum (*.spa)'}, ... 'MultiSelect','on','Select Spectra Files...'); cd (pathname); % Change to directory where the spectrum files are. if ischar(Filenames)== 1 % If only 1 file is selected, Filenames NumSpectra = 1; % is a char instead of a cell of chars, else % which messes up fopen. NumSpectra =length(Filenames); end for i = 1:NumSpectra DataStart=0; CommentStart=0; if NumSpectra == 1 fid=fopen(Filenames,'r'); else fid=fopen(Filenames{i},'r'); end; fseek(fid,30,'bof'); SpectraTitles(i)={char(nonzeros(fread(fid,255,'uint8'))')}; fseek(fid,564,'bof'); Spectrum_Pts=fread(fid,1,'int32'); fseek(fid,576,'bof'); Max_Wavenum=fread(fid,1,'single'); Min_Wavenum=fread(fid,1,'single'); % The Wavenumber values are assumed to be linearly spaced between % between the Min and Max values. The array needs to be flipped % around to get the order lined up with the absorbance data. Wavenumbers(:,i)=flipud(linspace(Min_Wavenum,... Max_Wavenum,Spectrum_Pts).')'; % The starting byte location of the absorbance data is stored in the % header. It immediately follows a flag value of 3: Flag=0; fseek(fid,288,'bof'); while Flag ~= 3 Flag = fread(fid,1,'uint16'); end; DataPosition=fread(fid,1,'uint16')'; fseek(fid,DataPosition,'bof'); Spectra(:,i)=fread(fid,Spectrum_Pts,'single'); % Same story goes for the Comments section with a flag of 4. % The size of the section is the difference between the two. Flag=0; fseek(fid,288,'bof'); while Flag ~= 4 Flag = fread(fid,1,'uint16'); end CommentPosition=fread(fid,1,'uint16')'; SpectraComments(i)={char(nonzeros(fread(fid, ... (DataPosition-DataPosition), 'uint8'))')}; fclose(fid); end;