MATLAB近红外光谱智能特征选择与分析系统

资 源 简 介

该项目开发了一个基于MATLAB的近红外光谱特征优化工具，通过多维预处理和智能算法自动筛选高区分度光谱子集，有效降低维度冗余并提升建模精度。系统适用于光谱数据分析与特征提取，操作简便高效。

详 情 说 明

近红外光谱特征智能选择与优化分析系统

项目介绍

本项目针对近红外光谱数据高维度、强冗余性的特点，开发了一套专门用于光谱波段优选与特征提取的分析工具。系统将多维数据预处理技术与智能算法相结合，能够自动识别具有高区分度的光谱特征子集，有效降低建模复杂度并显著提升分析精度。系统支持可视化交互分析与结果验证，适用于农业、制药、化工等领域的近红外光谱建模场景。

功能特性

• 多模式光谱预处理：支持SNV（标准正态变量变换）、MSC（多元散射校正）、导数处理等多种预处理方法
• 智能特征选择算法：集成CARS（竞争性自适应重加权采样）、SPA（连续投影算法）、GA-PLS（遗传算法-偏最小二乘）等先进特征选择算法
• 稳健的模型验证：采用PLS-DA（偏最小二乘判别分析）与k折交叉验证相结合的方式确保模型可靠性
• 可视化分析过程：实时展示特征选择迭代曲线，直观呈现算法优化过程
• 全方位性能评估：提供RMSE、准确率、特征数等关键指标的综合性能报告
• 灵活数据支持：兼容.csv和.mat格式的光谱数据输入，输出标准化的优化光谱子集

使用方法

1. 数据准备：准备近红外光谱矩阵文件（m×n维，m为样本数，n为光谱波段数）和对应的样本标签/浓度数据文件
2. 参数配置：根据需要设置预处理方法、特征选择算法类型、验证方式等参数
3. 运行分析：执行主程序，系统将自动完成光谱预处理、特征选择、模型构建与验证全过程
4. 结果获取：系统将输出优选特征波段索引列表、迭代曲线可视化图表、模型性能报告以及优化后的光谱子集数据文件

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux发行版，macOS 10.14+
• 运行环境：MATLAB R2020a或更高版本
• 内存要求：最低8GB RAM，推荐16GB以上以处理大规模光谱数据
• 存储空间：至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括数据读取与校验、光谱预处理操作、特征选择算法执行、模型训练与验证、结果可视化生成以及优化数据导出等功能模块，通过参数化配置支持不同算法组合的灵活调用，为用户提供一站式的光谱特征优化分析解决方案。