matlab拉曼光谱的化学计量学分析代码

以下是一个使用MATLAB进行化学计量学分析的示例代码：

% 加载数据
data = load('raman_data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;

% 数据预处理
X = zscore(X); % 标准化
Y = zscore(Y); % 标准化

% 分割数据集
[trainInd,valInd,testInd] = dividerand(size(X,1),0.6,0.2,0.2);
Xtrain = X(trainInd,:);
Ytrain = Y(trainInd,:);
Xval = X(valInd,:);
Yval = Y(valInd,:);
Xtest = X(testInd,:);
Ytest = Y(testInd,:);

% 训练 PLS 回归模型
numComp = 10; % 设置主成分个数
[XL,YL,XS,YS,beta,PCTVAR,MSE,stats] = plsregress(Xtrain,Ytrain,numComp);

% 在验证集上进行预测
Yval_pred = [ones(size(Xval,1),1) Xval]*beta;

% 计算预测误差
RMSE_val = sqrt(mean((Yval - Yval_pred).^2));

% 在测试集上进行预测
Ytest_pred = [ones(size(Xtest,1),1) Xtest]*beta;

% 计算预测误差
RMSE_test = sqrt(mean((Ytest - Ytest_pred).^2));

以上代码使用了 PLS 回归模型进行化学计量学分析，其中包括数据预处理、数据集分割、模型训练、模型预测和误差计算等步骤。在使用时需要将代码中的数据文件路径替换为自己的数据文件路径，并根据实际情况调整参数。