使用matlab对7个不同浓度下，共计28张光谱图进行定量分析的案例代码

以下是一个示例代码，展示了如何使用MATLAB对7个不同浓度下的共计28张光谱图进行定量分析的案例：

% 1. 读取光谱数据
num_concentrations = 7; % 不同浓度的数量
num_spectra_per_concentration = 4; % 每个浓度下的光谱数量

spectra_data = cell(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);

for i = 1:num_concentrations
    for j = 1:num_spectra_per_concentration
        % 根据实际情况，读取每个光谱文件的数据
        filename = sprintf('concentration_%d_spectrum_%d.txt', i, j);
        data = importdata(filename);
        spectra_data{i, j} = data;
    end
end

% 2. 数据预处理
% 根据分析需求，进行数据预处理，例如平滑处理、基线校正等

% 3. 特征提取
% 对每个光谱进行特征提取，例如峰值位置、峰值强度等

peak_positions = zeros(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);
peak_intensities = zeros(num_concentrations, num_spectra_per_concentration);

for i = 1:num_concentrations
    for j = 1:num_spectra_per_concentration
        spectrum = spectra_data{i, j};
        
        % 特征提取示例：寻找峰值位置和峰值强度
        [pks, locs] = findpeaks(spectrum);
        [~, max_idx] = max(pks);
        
        peak_positions(i, j) = locs(max_idx);
        peak_intensities(i, j) = pks(max_idx);
    end
end

% 4. 数据分析
% 对特征进行分析，例如校准曲线拟合、浓度计算等

concentrations = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]; % 已知的不同浓度值

% 校准曲线拟合
calibration_curve = polyfit(peak_positions(:), concentrations(:), 1);

% 浓度计算
predicted_concentrations = polyval(calibration_curve, peak_positions);

% 5. 结果可视化
% 可以使用MATLAB的绘图函数（如plot、scatter等）进行结果可视化展示

figure;
scatter(peak_positions(:), concentrations(:), 'filled');
hold on;
plot(peak_positions(:), predicted_concentrations, 'r');
xlabel('Peak Position');
ylabel('Concentration');
legend('Actual Concentrations', 'Predicted Concentrations');
title('Calibration Curve');

% 显示分析结果
disp('Actual Concentrations:');
disp(concentrations);

disp('Predicted Concentrations:');
disp(predicted_concentrations);

请注意，上述代码仅为示例，具体的光谱分析方法和步骤可能因应用领域和数据特点的不同而有所变化。根据您的实际数据和需求，您可能需要进行更多的数据预处理、特征提取和数据分析步骤。