MATLAB吸收峰图

### 如何在MATLAB中绘制吸收峰图

#### 数据准备
为了有效地绘制吸收峰图，在 MATLAB 中需先准备好待分析的数据。这可以通过多种方式完成，比如从文件导入数据或直接定义数组。对于实际应用而言，通常会读取来自光谱仪或其他设备记录的实验数据。

% 假设已经有一个名为 'wavelength' 和 'intensity' 的向量分别表示波长和对应的吸光度值
load('spectraData.mat'); % 加载包含 wavelength, intensity 变量的工作区文件

#### 数据预处理
对原始采集到的数据进行必要的前处理操作是十分重要的一步，它能提高后续分析的质量并减少干扰因素的影响。常见的做法有去除背景噪音和平滑曲线等措施[^3]。

% 应用Savitzky-Golay滤波器来进行平滑处理
smoothedIntensity = sgolayfilt(intensity', 2, 9); 

% 如果存在基线偏移，则可考虑采用多项式拟合减去的方法校正基线
[p,s,mu] = polyfit(wavelength(:), smoothedIntensity(:), 2);
baseline = polyval(p,wavelength,[],mu);
correctedIntensity = double(smoothedIntensity)' - baseline;

#### 吸收峰检测与标注
利用峰值查找函数 `findpeaks` 来定位显著的吸收位置，并标记于图形之上。此过程可以帮助识别样品中存在的特定化合物及其浓度信息。

figure; hold on;

plot(wavelength, correctedIntensity,'b','LineWidth',1.5);

% 查找所有的局部极大值作为潜在的吸收峰位点
[peakValues, peakLocations] = findpeaks(-correctedIntensity, 'MinPeakHeight',-0.1);

% 给找到的每一个峰添加标签显示具体数值
text(peakLocations, -peakValues,num2str([peakLocations;-peakValues]', '%.2f'), ...
    'VerticalAlignment','bottom',...
    'HorizontalAlignment','center');
    
xlabel('Wavelength (nm)');
ylabel('Absorbance');
title('Detected Absorption Peaks');

hold off;
grid minor;

上述代码片段展示了如何加载、清理以及可视化一组给定的光谱数据集，特别是针对其中存在的明显吸收特性进行了突出表现。通过调整参数设置还可以进一步优化绘图效果以满足不同应用场景下的需求。