已知骨骼所有主要化学成分的光学吸收光谱，写一个用matlab代码进行光谱分析的代码，从而推导出每种化学成分对光声光谱的相对贡献，并带注释

% 假设我们已经得到了骨骼主要化学成分的光学吸收光谱
% 假设谱线数据存储在一个NxM的矩阵中，其中N为波长数据点数，M为化学成分数

spectra = [wavelength1, absorption1, ...; % 第一种化学成分的光谱数据
wavelength2, absorption2, ...; % 第二种化学成分的光谱数据
...];

% 假设我们已经得到了光声光谱的数据，存储在一个长度为N的向量中
% 假设光声光谱的数据被分为了若干段，每段包含一个起始波长和一个结束波长

photoacoustic_spectrum = [segment1_start, segment1_end, intensity1; % 第一段光声光谱数据
segment2_start, segment2_end, intensity2; % 第二段光声光谱数据
...];

% 对于每一段光声光谱数据，我们可以计算其对每种化学成分的相对贡献
% 计算方法是将光声光谱数据和每种化学成分的光谱数据进行卷积
% 然后将卷积结果乘以一个比例因子，即该化学成分在样品中的浓度

contributions = zeros(size(spectra, 2), size(photoacoustic_spectrum, 1)); % 初始化相对贡献矩阵

for i = 1:size(photoacoustic_spectrum, 1) % 对于每一段光声光谱数据
segment_start = photoacoustic_spectrum(i, 1);
segment_end = photoacoustic_spectrum(i, 2);
segment_intensity = photoacoustic_spectrum(i, 3);

for j = 1:size(spectra, 2) % 对于每一种化学成分
spectrum_wavelength = spectra(:, 1);
spectrum_absorption = spectra(:, j+1);
spectrum_segment = (spectrum_wavelength >= segment_start) & (spectrum_wavelength <= segment_end);
spectrum_segment_wavelength = spectrum_wavelength(spectrum_segment);
spectrum_segment_absorption = spectrum_absorption(spectrum_segment);

convolution = conv(segment_intensity, spectrum_segment_absorption, 'same');
contribution = sum(convolution) * (segment_end - segment_start) / length(convolution) * concentration(j);

contributions(j, i) = contribution;
end
end

% 最后，我们可以将所有的相对贡献加起来，得到每种化学成分的总贡献

total_contributions = sum(contributions, 2); % 对于每一种化学成分，将其相对贡献加起来，得到总贡献

% 注意，这里假设了每种化学成分的浓度已知，如果浓度未知，则需要进行进一步的分析和计算