多组分拉曼光谱的定量分析程序（matlab实现）下载

weixin_39820535 2020-07-23 08:00:21

多组分拉曼光谱的定量分析程序（matlab实现）
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多组分拉曼光谱的定量分析程序（matlab实现）

多元曲线回归分辨，用于双线性的数据分析。将数据中的浓度和光谱数据分辨开来

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 基于MATLAB的PCA主成分分析应用：以不同浓度混合物拉曼光谱数据为例实验背景选取多组不同浓度混合物的拉曼光谱作为原始数据，利用主成分分析（PCA）提取关键特征，实现数据降维与可视化。核心步骤 a. 数据预处理：对原始光谱进行基线校正、归一化及去噪，消除仪器漂移与背景干扰。 b. 协方差矩阵计算：基于预处理后的光谱矩阵，计算协方差以量化变量间的线性相关性。 c. 特征值分解：对协方差矩阵进行特征值分解，得到特征值与特征向量，按特征值大小排序。 d. 主成分提取：选取累计贡献率≥85%的前k个主成分，构建新的低维特征空间。 e. 结果可视化：绘制得分图（Scores Plot）与载荷图（Loadings Plot），直观展示样本分布与变量贡献。 MATLAB实现要点使用pca函数或手动实现SVD分解；通过scatter绘制得分图，bar展示载荷分布；结合cumsum计算累计方差贡献率，确定主成分数量。分析价值 PCA可有效分离浓度差异与光谱特征，辅助快速识别混合物组分，为后续定量建模或分类提供可靠输入。（注：本示例聚焦PCA流程与光谱数据处理逻辑，代码细节需结合具体实验数据调整。）

光谱选取特征波长

多组分拉曼光谱的定量分析程序MATLAB实现：精确分析混合物的利器去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍在现代科研领域，拉曼光谱作为一种非破坏性、高灵敏度的化学分析技术，被广泛应用于材料科学、生物医学等多个领域。然而，多组分混合物的拉曼光谱定量分析一直是一个挑战。为了解决这个问题，多组分拉曼光谱的定量分析程序（MATLAB实现）应运而生。该程序基于MATLA...

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