用matlab进行光谱预处理的代码，预处理是标准正态变量变换snv或者是多元散射校正msc

在MATLAB中，光谱数据的预处理通常是为了减少噪声、纠正偏移和标准化数据。对于SNV（Standard Normal Variance Transformation，标准正态变量变换）和MSc（Multi-Scale Scatter Correction，多元散射校正），你可以按照以下步骤编写代码：

1. **SNV (标准正态变量变换)**

function snvData = snv(spectra)
    % 检查输入是否为矩阵
    if ~isnumeric(spectra) || size(spectra, 2) == 1
        error('Input must be a matrix of spectral data.');
    end

    % 计算每个像素的平均值
    meanSpectrum = mean(spectra, 1);
    
    % 计算每个像素的标准差
    stdSpectrum = std(spectra, 0, 1);

    % 应用SNV变换
    snvData = (spectra - meanSpectrum) ./ stdSpectrum;
end

2. **MSC (多元散射校正)**

function mscData = msc(spectra, reference)
    % 确保参考光谱和样本数据尺寸匹配
    if ~isequal(size(reference), size(spectra, 2))
        error('Reference and sample spectra must have the same number of columns.');
    end
    
    % 提取参考光谱的均值和方差
    refMean = mean(reference, 2);
    refStd = std(reference, 0, 2);

    % 对每个像素应用MSC
    mscData = (spectra - repmat(refMean, [1, size(spectra, 2)])) ./ repmat(refStd, [1, size(spectra, 2)]);
end

使用这两个函数前，请确保已经导入了所需的MATLAB库，并准备好需要处理的光谱数据和参考光谱。