使用matlab对7个不同浓度下，共计28张光谱图中的铀元素进行定量分析的案例代码，要求全过程，详细紧凑

以下是一个详细且紧凑的MATLAB案例代码，展示了如何对7个不同浓度下的共计28张光谱图中的铀元素进行定量分析：

% 1. 读取光谱数据
num_concentrations = 7; % 不同浓度的数量
num_spectra_per_concentration = 4; % 每个浓度下的光谱数量

spectra_data = cell(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);

for i = 1:num_concentrations
    for j = 1:num_spectra_per_concentration
        % 根据实际情况，读取每个光谱文件的数据
        filename = sprintf('concentration_%d_spectrum_%d.txt', i, j);
        data = importdata(filename);
        spectra_data{i, j} = data;
    end
end

% 2. 数据预处理
% 根据实际情况，进行数据预处理，例如平滑处理、基线校正等

% 3. 特征提取
% 对每个光谱进行特征提取，例如峰值位置、峰值强度等

peak_positions = zeros(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);
peak_intensities = zeros(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);

for i = 1:num_concentrations
    for j = 1:num_spectra_per_concentration
        spectrum = spectra_data{i, j};
        
        % 特征提取示例：寻找峰值位置和峰值强度
        [pks, locs] = findpeaks(spectrum);
        [~, max_idx] = max(pks);
        
        peak_positions(i, j) = locs(max_idx);
        peak_intensities(i, j) = pks(max_idx);
    end
end

% 4. 数据分析
% 对特征进行分析，例如校准曲线拟合、浓度计算等

concentrations = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]; % 已知的不同浓度值

% 校准曲线拟合
calibration_curve = polyfit(peak_positions(:), concentrations(:), 1);

% 浓度计算
predicted_concentrations = polyval(calibration_curve, peak_positions);

% 5. 结果可视化
figure;
scatter(peak_positions(:), concentrations(:), 'filled');
hold on;
plot(peak_positions(:), predicted_concentrations, 'r');
xlabel('Peak Position');
ylabel('Concentration');
legend('Actual Concentrations', 'Predicted Concentrations');
title('Calibration Curve');

% 显示分析结果
disp('Actual Concentrations:');
disp(concentrations);

disp('Predicted Concentrations:');
disp(predicted_concentrations);

请注意，此代码假设您有28个光谱图文件，每个浓度下有4个光谱图，并且文件命名按照"concentration_X_spectrum_Y.txt"的格式，其中X表示浓度编号，Y表示光谱编号。确保将这些文件放在MATLAB当前工作目录中，或者根据实际情况修改文件路径。

代码中使用了MATLAB的`findpeaks`函数来寻找每个光谱图中的峰值位置和峰值强度。然后，通过拟合校准曲线（使用`polyfit`函数）和计算浓度（使用`polyval`函数），对峰值位置和浓度之间建立关系。最后，使用散点图和曲线图可视化校准曲线，并显示实际浓度和预测浓度的结果。

根据您的实际数据和需求，您可能需要进行更多的数据预处理、特征提取和数据分析步骤。此外，您可以根据需要修改代码以适应特定的光谱分析任务。