matlab spa提取特征波长代码

以下是MATLAB中使用SPA算法提取特征波长的示例代码：

% 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);

其中，`preprocess`函数用于对样本数据进行预处理，可以根据实际需求进行定义。在上述示例代码中，使用了简单的标准化处理。

需要注意的是，SPA算法的效果与所选取的特征波长数目和迭代次数有关，需要根据实际情况进行调整。