python MSC多元散射校正实现

多元散射校正（MSC）是一种在近红外光谱分析中常用的预处理技术，用于消除多元散射的影响，提高光谱数据的质量和可靠性。下面是使用Python实现MSC预处理的示例代码：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

def msc(input_data, reference=None):
    """
    多元散射校正(MSC)预处理函数，用于消除光谱数据中多元散射的影响。
    
    Parameters:
        input_data: numpy.ndarray
            待处理的光谱数据，形状为 (n_samples, n_features)。
        reference: numpy.ndarray, optional (default=None)
            参考光谱，用于计算多元散射校正系数。如果为None，则使用输入数据的平均值作为参考光谱。
    
    Returns:
        numpy.ndarray
            经过MSC预处理后的光谱数据，形状与输入数据相同。
    """
    if reference is None:
        reference = np.mean(input_data, axis=0)
    X = input_data.copy()
    for i in range(X.shape[0]):
        # 计算MSC校正系数
        coef = np.polyfit(reference, X[i], 1)
        # 应用MSC校正
        X[i] = savgol_filter((X[i] - np.polyval(coef, reference)) / np.polyval(coef, reference), 7, 2)
    return X

使用方法：

# 加载光谱数据
data = np.loadtxt('spectra.txt')
# 进行MSC预处理
data_msc = msc(data)

其中`spectra.txt`是一个包含光谱数据的文本文件，每行表示一个样本的光谱，每列表示一个波长点的反射率或吸收率。