光谱预处理方法MSCpython代码

MSC（multiple scatter correction）是一种常用的光谱预处理方法，可以去除样品中散射的影响，提高光谱的稳定性和可靠性。下面是基于Python实现的MSC预处理代码：

import numpy as np
from scipy.linalg import pinv

def msc(data, reference=None):
    """
    :param data: 待处理的光谱数据，shape为(n_samples, n_features)
    :param reference: 参考光谱，shape为(n_features,)
    :return: 处理后的光谱数据
    """
    # 计算参考光谱的均值和标准差
    if reference is None:
        reference = np.mean(data, axis=0)
    ref_mean = np.mean(reference)
    ref_std = np.std(reference)

    # 对参考光谱进行标准化
    reference = (reference - ref_mean) / ref_std

    # 计算光谱数据的均值和标准差
    data_mean = np.mean(data, axis=0)
    data_std = np.std(data, axis=0)

    # 对光谱数据进行标准化
    data = (data - data_mean) / data_std

    # 计算光谱数据和参考光谱的协方差矩阵
    cov_data_ref = np.dot(data.T, reference) / (data.shape[0] - 1)

    # 计算光谱数据和参考光谱的广义逆
    inv_cov_ref_data = pinv(cov_data_ref)

    # 对光谱数据进行多次散射校正
    for i in range(data.shape[0]):
        data[i, :] = np.dot(inv_cov_ref_data, data[i, :].T).T

    # 对校正后的光谱数据进行反标准化
    data = data * data_std + data_mean

    return data

使用该函数，可以对光谱数据进行MSC预处理。其中，如果未指定参考光谱，则会使用光谱数据的均值作为参考光谱。