基于MATLAB的K-S算法近红外光谱样本选择系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Kennard-Stone（K-S）算法，专门用于近红外光谱分析中的样本选择。系统自动从大量样品中筛选出最具代表性的子集，确保覆盖特征空间，为后续定量或定性建模提供可靠数据基础。

详 情 说 明

基于K-S算法的近红外光谱分析样本选择系统

项目介绍

本项目实现经典的Kennard-Stone（KS）算法，用于在近红外光谱分析中自动选择代表性样本。系统能够根据光谱特征值，从大量样品中筛选出覆盖整个特征空间的代表性样本子集，为后续的定量或定性分析提供最优的样本选择方案。该算法通过最大化样本间的欧氏距离，确保所选样本的多样性和代表性。

功能特性

• 核心算法：采用K-S距离最大化算法进行样本选择
• 数据预处理：支持光谱数据的预处理和波长范围选择
• 可视化分析：提供选择过程的距离分布图和结果可视化
• 结果输出：生成详细的选择结果报告和覆盖率指标
• 格式支持：支持.mat和.csv格式的光谱数据输入

使用方法

1. 准备光谱数据文件（.mat或.csv格式）
2. 配置目标样本数量和波长范围参数
3. 运行主程序开始样本选择
4. 查看生成的样本索引列表和选择报告
5. 分析距离分布图和优化后的样本集

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 数据文件支持：.mat格式或.csv格式
• 内存：建议4GB以上
• 操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序实现了光谱数据加载与预处理、K-S算法核心逻辑执行、样本选择过程控制、结果可视化分析以及数据导出功能。具体包括读取输入光谱数据矩阵，根据设定的目标样本数量和波长范围参数，通过优化特征空间和最大化样本间欧氏距离的方式完成代表性样本筛选，并提供选择过程的实时监控和最终结果的多维度展示。