二维相关近红外光谱(2D-COS NIR)MATLAB代码
时间: 2023-12-24 14:05:46 浏览: 30
以下是一个二维相关近红外光谱 (2D-COS NIR) 的MATLAB代码示例,它使用的是偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR):
```matlab
% 读取数据
data = load('spectra_data.mat');
spectra = data.spectra;
labels = data.labels;
% 进行交叉验证,将数据分成训练集和测试集
cv = cvpartition(size(spectra,1),'HoldOut',0.3);
train_spectra = spectra(cv.training,:);
test_spectra = spectra(cv.test,:);
train_labels = labels(cv.training);
test_labels = labels(cv.test);
% 中心化光谱数据
train_spectra = train_spectra - mean(train_spectra,2);
% 计算自相关函数和二维相关谱
autocorr = xcorr2(train_spectra);
corr_spectrum = fft2(autocorr);
% 使用二维相关谱进行特征提取
num_components = 5; % 设置PLSR模型的组件数
[~,~,~,~,beta,~] = plsregress(abs(corr_spectrum),train_labels,num_components);
% 对测试集进行特征提取
test_spectra = test_spectra - mean(test_spectra,2);
autocorr_test = xcorr2(test_spectra);
corr_spectrum_test = fft2(autocorr_test);
% 使用PLSR模型进行预测
test_prediction = [ones(size(corr_spectrum_test,1),1) abs(corr_spectrum_test)]*beta;
% 计算预测效果
[R2, RMSE, ~, ~, ~, ~, ~, ~] = regression_metrics(test_prediction,test_labels);
% 绘制预测结果和实际结果的散点图
figure;
scatter(test_labels,test_prediction);
xlabel('Actual Values');
ylabel('Predicted Values');
title(['2D-COS PLSR Prediction (R^2 = ' num2str(R2) ', RMSE = ' num2str(RMSE) ')']);
```
这个示例代码将数据从文件中读取,并将数据分成训练集和测试集。它使用二维相关谱进行特征提取,并使用偏最小二乘回归(PLSR)进行建模和预测。然后,它计算了预测效果的指标,并绘制了预测结果和实际结果的散点图。请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用可能需要更多的数据预处理和分析步骤。