AirPLS：采用自适应迭代加权最小二乘法进行基线校正
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简介：
AirPLS是一种基于自适应迭代加权最小二乘算法的光谱数据处理方法，专门用于精确地从复杂信号中去除基线漂移，提高数据分析准确性。
飞机使用自适应迭代加权最小二乘法进行基线校正，它采用Cholesky分解与反向Cuthill-Mckee方法的JavaScript实现来减少稀疏线性系统的带宽，并加速基线拟合过程。安装该库的方法为：`npm install ml-airpls`。
示例代码如下：
```javascript
const airpls = require(ml-airpls);
let y = [1, 1, 1, 1, 3, 6, 3, 1, 1, 1];
let x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ,9];
var { baseline , corrected , iteration , error } = airpls(x,y);
```
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