生成matlab的马氏距离法对光谱采集异常的样本进行剔除

好的，下面是使用MATLAB实现马氏距离法对光谱采集异常样本进行剔除的步骤：

1. 读取样本数据，将其转化为矩阵形式，并进行标准化处理。

% 读取数据
data = load('spectra_data.txt');
% 将数据转化为矩阵形式
X = data(:,2:end);
% 对数据进行标准化处理
X = zscore(X);

2. 计算协方差矩阵，并选择一个参考样本。

% 计算协方差矩阵
cov_X = cov(X);
% 选择一个参考样本
ref_sample = X(1,:);

3. 计算所有样本与参考样本之间的马氏距离。

% 计算所有样本与参考样本之间的马氏距离
d_M = mahal(ref_sample,X);

4. 根据设定的阈值，剔除马氏距离大于该阈值的样本。

% 设定阈值
threshold = 2.5;
% 剔除马氏距离大于阈值的样本
X(d_M > threshold,:) = [];

完整代码如下：

% 读取数据
data = load('spectra_data.txt');
% 将数据转化为矩阵形式
X = data(:,2:end);
% 对数据进行标准化处理
X = zscore(X);

% 计算协方差矩阵
cov_X = cov(X);

% 选择一个参考样本
ref_sample = X(1,:);

% 计算所有样本与参考样本之间的马氏距离
d_M = mahal(ref_sample,X);

% 设定阈值
threshold = 2.5;

% 剔除马氏距离大于阈值的样本
X(d_M > threshold,:) = [];

% 输出剔除异常样本后的样本数
disp(['剔除异常样本后，剩余样本数为：' num2str(size(X,1))]);