MATLAB光谱特征波长智能筛选与SPA分析系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供光谱数据预处理、SPA连续投影算法特征波长自动筛选及可视化分析功能。支持多格式数据导入，涵盖降噪、基线校正和归一化处理，适用于光谱建模与特征提取场景。

详 情 说 明

基于SPA投影的光谱特征波长智能选取与可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的光谱数据分析流程，核心功能包括光谱数据预处理、连续投影算法(SPA)特征波长自动筛选和交互式可视化分析。系统能够有效降低光谱数据维度，识别关键特征波长，为光谱定量分析和模式识别提供可靠的数据支持。

功能特性

• 多格式数据支持：支持.mat、.csv、.txt等多种格式的光谱数据导入
• 标准化预处理：集成数据降噪、基线校正和归一化处理等预处理功能
• 智能特征筛选：采用连续投影算法(SPA)自动筛选最优特征波长组合
• 交互式可视化：提供原始光谱与特征波长分布的对比展示界面
• 完整分析报告：自动生成包含波长位置、贡献度分析和验证结果的详细报告

使用方法

1. 数据准备：准备光谱矩阵数据文件（需包含波长范围和吸光度/反射率数值）
2. 参数配置：设置SPA算法参数（波长区间、最大特征数等）和预处理参数
3. 运行分析：执行主程序开始特征波长筛选流程
4. 结果查看：查看生成的特征波长列表、可视化图表和分析报告
5. 数据导出：获取优化后的精简光谱数据集用于后续建模分析

系统要求

• MATLAB R2020a或更高版本
• 信号处理工具箱（用于数据预处理）
• 统计和机器学习工具箱（用于算法实现）
• 至少4GB内存（建议8GB以上用于处理大型光谱数据集）

文件说明

主程序文件整合了项目的全部核心功能，包括光谱数据的读取与标准化处理、连续投影算法的执行与优化、特征波长筛选过程的可视化展示以及分析报告的自动生成。该文件实现了从原始数据输入到最终结果输出的完整工作流程，用户可通过调整参数配置灵活控制分析过程的各个环节。