用CARS对红外光谱数据进行波段筛选的代码

以下是用Python编写的CARS红外光谱数据波段筛选代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

def cars_ir_spectra_filter(spectra, threshold=0.1, window_size=11, polyorder=2):
    # 通过CARS算法对光谱数据进行波段筛选
    # spectra: 二维数组，每行代表一个光谱曲线
    # threshold: 阈值，用于确定峰值
    # window_size: 滑动窗口大小
    # polyorder: 拟合多项式的阶数
    
    # 对光谱数据进行平滑处理
    spectra_smoothed = savgol_filter(spectra, window_size, polyorder, axis=1)

    # 计算导数
    spectra_diff = np.diff(spectra_smoothed, axis=1)

    # 计算平均值和标准差
    mean_diff = np.mean(spectra_diff, axis=0)
    std_diff = np.std(spectra_diff, axis=0)

    # 计算峰值
    peak_index = np.where((spectra_diff - mean_diff) > threshold * std_diff)[1]

    return peak_index

在上述代码中，我们首先使用了 `savgol_filter` 函数对光谱数据进行平滑处理，然后计算了导数，并计算了平均值和标准差。最后，我们通过设定阈值，确定了峰值，返回其对应的波段位置。这个函数可以对多个光谱曲线进行处理，返回每个光谱曲线的峰值波段位置。