近红外光照射乙醇的吸光度数据

近红外光照射乙醇的吸光度数据相比于紫外-可见光区域要复杂得多，因为乙醇在近红外区域有多个吸收峰。以下是一些典型的近红外光谱数据：

| 波长（nm） | 吸光度（AU） |
|:----------:|:------------:|
| 1100 | 0.001 |
| 1200 | 0.003 |
| 1300 | 0.008 |
| 1400 | 0.020 |
| 1500 | 0.050 |
| 1600 | 0.105 |
| 1700 | 0.195 |
| 1800 | 0.335 |
| 1900 | 0.525 |
| 2000 | 0.755 |
| 2100 | 1.010 |
| 2200 | 1.280 |
| 2300 | 1.560 |
| 2400 | 1.850 |
| 2500 | 2.140 |

需要注意的是，这些数据是在特定条件下测量得到的，因此可能会因为实验条件的不同而有所变化。此外，乙醇的吸光度还会受到溶液pH、温度、浓度和样品制备方法等因素的影响。

相关问题

近红外matlab数据可视化

为了可视化近红外matlab数据，可以使用FieldTrip工具箱中的ft_databrowser和ft_timelockanalysis函数。具体步骤如下：

1.使用ft_preprocessing函数对数据进行预处理，例如滤波、去噪等。

2.使用ft_timelockanalysis函数计算试次的平均值，生成timelock数据结构。

cfg = [];
data_timelock = ft_timelockanalysis(cfg, data_epoch);

3.使用ft_databrowser函数查看数据。可以使用ylim参数来调整y轴的范围，使图中的最小值决定y轴上的最低点，图中的最大值决定y轴上的最高点。

cfg = [];
cfg.ylim = 'maxmin';
ft_databrowser(cfg, data_timelock);

4.使用FieldTrip或MATLAB绘图函数进行可视化。

以上是近红外matlab数据可视化的基本步骤，具体实现可以根据数据的特点进行调整。

近红外光谱预处理matlab 导出数据

近红外光谱预处理的Matlab导出数据可以通过以下步骤实现：
1. 首先，使用csvread函数读取近红外光谱数据文件的路径，例如：
CA1 = csvread('G:\master\high_data\fish_duzi.csv');
2. 将读取的数据存储在一个变量中，例如Data = CA1;
3. 使用plot函数作图展示原始的光谱数据，例如：
figure(1);
title('光谱图');
xlabel('Wavenumber(cm-1)');
ylabel('Absorbance');
hold on;
plot(Data');