MATLAB中光谱数据和化学值蒙特卡洛方法检查异常样品的代码

在MATLAB中，使用光谱数据和化学值进行异常样品检测通常涉及到数据分析和统计方法，特别是通过蒙特卡罗模拟来验证样本的一致性。以下是一个简单的示例代码框架，用于基于化学值和光谱数据的异常检测：

% 导入光谱数据和化学值
spectra = load('spectral_data.mat'); % 假设文件包含光谱数据矩阵
chemistry_values = load('chemical_values.mat'); % 化学值对应的数据

% 对数据预处理，如归一化或标准化
normalized_spectra = normalize(spectra);
normalized_chemistry = normalize(chemistry_values);

% 设定正常数据范围（假设是前95%的数据）
normal_range = prctile(normalized_spectra, [0 95]);
normal_chemistry_range = prctile(normalized_chemistry, [0 95]);

% 定义一个函数用于计算每个样本的蒙特卡洛概率
function probability = monte_carlo(sample, normal_distribution)
    % 使用montecarlo模拟，生成大量随机样本并计算它们落在指定范围内的比例
    num_simulations = 1000; % 可调整模拟次数
    simulated_percentiles = simulate_percentiles(num_simulations, sample);
    probability = sum(simulated_percentiles >= normal_distribution) / num_simulations;
end

% 应用蒙特卡洛到每个样本
probability_scores = zeros(size(normalized_spectra));
for i = 1:size(normalized_spectra, 1)
    probability_scores(i) = monte_carlo(normalized_spectra(i,:), normal_range);
    chemistry_probability(i) = monte_carlo(normalized_chemistry(i,:), normal_chemistry_range);
end

% 确定异常阈值（例如，低于0.05的概率被认为是异常）
threshold = 0.05;

% 标记异常样本
is_anomaly = probability_scores < threshold | chemistry_probability < threshold;

% 打印结果
anomalous_samples = find(is_anomaly);
fprintf("发现异常的光谱样本索引：\n");
disp(anomalous_samples);

% 结果分析