matlab spa提取特征波长图代码
时间: 2023-08-28 09:06:44 浏览: 228
以下是MATLAB中使用SPA算法提取特征波长并绘制特征谱图的示例代码:
```
% 导入样本数据和对应的波长范围
load('sample_data.mat'); % 样本数据
load('wavelength.mat'); % 波长范围
% 对样本数据进行预处理
X = preprocess(sample_data);
% 初始化SPA算法参数
num_features = 10; % 选择的特征波长数目
num_iterations = 100; % 迭代次数
selected_features = []; % 已选择的特征波长
% 迭代筛选特征波长
for i = 1:num_features
max_corr = -Inf;
max_idx = 0;
for j = 1:length(wavelength)
if ismember(j, selected_features)
continue;
end
% 在已选择的特征波长的基础上,加入当前波长并计算相关系数
idx = [selected_features j];
corr = abs(corrcoef(X(:, idx)));
corr = corr(end, 1:end-1);
corr = sum(corr);
% 更新最大相关系数和对应的波长索引
if corr > max_corr
max_corr = corr;
max_idx = j;
end
end
% 将最相关的特征波长加入已选择的特征波长列表中
selected_features(i) = max_idx;
end
% 根据筛选出的特征波长,在原始样本数据中提取出相应的特征谱图
X_features = X(:, selected_features);
% 绘制特征谱图
figure();
plot(wavelength, mean(X_features, 1), 'LineWidth', 2);
xlabel('Wavelength (nm)');
ylabel('Absorbance');
title('Feature spectrum');
```
在上述示例代码中,使用了`mean`函数计算了每个特征波长的平均吸光度,然后绘制出特征谱图。需要注意的是,特征谱图的绘制方式可以根据实际需求进行定义。
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