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Matlab小波平滑代码-RamanSystem：用于拉曼光谱处理、分析与分类的系统，内置多种高效算法并提供直观图形界面...

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简介：
Matlab小波平滑代码-RamanSystem是一个专为拉曼光谱设计的多功能软件工具箱。它集成了多种先进算法和用户友好的GUI界面，支持复杂的数据处理、分析及分类任务，有效提升科研与工业应用中的数据解析效率。 拉曼系统用于处理、分析及分类拉曼光谱，并包含多种强大的算法，这些算法可通过简单的图形用户界面执行。源代码公开可用，任何人都可以为程序的开发做出贡献。 该系统的通用要求与MATLAB的要求大致相同。频谱文件使用简单的文本段落件进行存储，每个文件包括一列波数和另一列表示相应强度的数据（由制表符分隔）。一些示例数据可以在“data”文件夹中的*.txt 文件中找到，并且应在运行软件时将其添加到路径中。 拉曼处理程序具备以下功能： - 前处理：Savitzky-Golay (SG) 平滑或小波去噪 - 自动算法（AWFPSI）用于识别特征点和分段插值的小波技术 - 连续小波变换与局部信噪比(CWTLSNR)的自动拉曼峰识别算法 分析/分类功能包括： - 主成分分析 - 线性判别分析 - 偏最小二乘分析

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  • Matlab小波平滑代码-RamanSystem：用于拉曼光谱处理、分析与分类的系统，内置多种高效算法并提供直观图形界面...
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    Matlab小波平滑代码-RamanSystem是一个专为拉曼光谱设计的多功能软件工具箱。它集成了多种先进算法和用户友好的GUI界面，支持复杂的数据处理、分析及分类任务，有效提升科研与工业应用中的数据解析效率。 拉曼系统用于处理、分析及分类拉曼光谱，并包含多种强大的算法，这些算法可通过简单的图形用户界面执行。源代码公开可用，任何人都可以为程序的开发做出贡献。 该系统的通用要求与MATLAB的要求大致相同。频谱文件使用简单的文本段落件进行存储，每个文件包括一列波数和另一列表示相应强度的数据（由制表符分隔）。一些示例数据可以在“data”文件夹中的*.txt 文件中找到，并且应在运行软件时将其添加到路径中。 拉曼处理程序具备以下功能： - 前处理：Savitzky-Golay (SG) 平滑或小波去噪 - 自动算法（AWFPSI）用于识别特征点和分段插值的小波技术 - 连续小波变换与局部信噪比(CWTLSNR)的自动拉曼峰识别算法 分析/分类功能包括： - 主成分分析 - 线性判别分析 - 偏最小二乘分析
     
  • 拉曼光谱的MATLAB代码-Raman_spectroscopy: 高光谱图像处理
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    本项目提供了一系列用于高光谱图像处理的MATLAB代码，专注于拉曼光谱分析，旨在简化数据处理流程，便于科研人员和工程师进行深入研究。 拉曼光谱的MATLAB代码用于处理由WiTECControl4软件生成的高光谱图像数据。这些图像是每个像素都有特定光谱强度值的数据集，根据不同的波数对像素进行颜色编码。该存储库最初是为了分析陨石中有机材料的拉曼图像而设计，但适用于任何类型的材料。 要使用此处理管道，请下载本存储库中的所有代码和示例文件。这些代码基于马里兰大学Thomas C. OHaver博士的工作，并在此表示感谢。 在该存储库中，您可以找到用于分析收集到的数据的各种脚本。目前使用的脚本是跨语言的（即部分使用Python编写，另一些则用MATLAB）。考虑到可能有人不希望或无法使用MATLAB, 我正在努力实现一个完整的处理流程版本仅限于单一编程语言。 感谢您的耐心等待和任何提供的反馈！
     
  • Matlab中的光谱数据预处理代码_光谱数据分析与处理_拉曼光谱预处理代码自用
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    这段内容包含了一系列针对光谱数据分析和处理的MATLAB代码，特别适用于拉曼光散射实验中获取的数据。代码旨在优化原始信号的质量以提高后续分析精度，为个人研究使用而编写。 光谱数据预处理可以非常全面地进行，所有需要的步骤都可以自己完成。
     
  • 对拉曼光谱预处理中小波去噪方法的分析（2009年）
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    本文于2009年发表，主要探讨了在拉曼光谱数据分析中应用小波变换进行信号去噪的技术，深入分析了几种典型的小波去噪算法的效果与适用性。 在拉曼光谱分析过程中，噪声的存在常常影响到分析的准确度以及检测限值。本段落选取钙长石作为研究对象，探讨小波变换技术应用于拉曼光谱信号去噪的效果，并采用移动窗口最小二乘多项式平滑、移动窗口中位数平滑、非线性小波软硬阈值法和小波变换模极大值法等方法对加噪声后的拉曼光谱进行处理，对比分析各种方法的去噪效果。研究结果表明，在上述几种技术手段当中，使用小波变换模极大值的方法能够获得较高的信噪比；而采用非线性小波软硬阈值法则次之；相比之下，移动窗口最小二乘多项式平滑和移动窗口中位数平滑这两种方法的去噪效果较差。因此可以认为，基于小波变换模极大值法不仅可以在很大程度上去除光谱噪声，还能较好地保持原始信号特征信息，为后续拉曼光谱校正模型的构建提供了可靠的技术支持。
     
  • 拉曼光谱的分析方法
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    拉曼光谱是一种利用物质对光散射特性进行化学成分和分子结构分析的技术。本专题介绍其基本原理、实验技术和数据分析方法。 拉曼光谱的工作原理基于激光与物质相互作用产生的散射现象来获取分子结构的信息。在测试过程中，通过特定波长的光源照射样品，并收集由样品发出的不同频率的散射光信号，这些信号反映了材料内部化学键和分子环境的变化情况。最终获得的图谱能够展示不同化合物的独特拉曼峰位置及其强度分布特征，从而帮助科研人员进行物质成分分析、结构鉴定等工作。
     
  • 基于Matlab的多组分拉曼光谱定量分析程序
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    本简介介绍了一个基于Matlab开发的软件工具，用于处理和解析复杂体系中的多组分拉曼光谱数据，实现高效准确的定量分析。 多组分拉曼光谱的定量分析程序（用Matlab实现）。
     
  • 高光谱分类KNN MATLAB代码-FNGBS：高效邻域分组的快速高光谱波段选择方法
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    本项目提供了一种基于MATLAB实现的高效算法——FNGBS，用于加速高光谱图像处理中的波段选择过程，并改进了经典的KNN分类器性能。 高光谱分类knnmatlab代码FNGBS是用于高光谱波段选择的快速邻域分组方法的一种实现方式。四个公共数据集被用来验证所提出的FNGBS的有效性，这些数据集包括E-FDPC、瓦卢迪SNNC等。为了执行关于FNGBS算法的相关任务，请使用MATLAB和libsvm，并运行main.m文件以开始操作，同时需要通过main_recomBand.m来处理获得的推荐频段。 结果表明，所提出的快速邻域分组方法的有效性可以通过KNN和SVM分类器进行定性的测量。以下是关于推荐频段、分类性能以及计算时间的一些比较数据： - E-FDPC：FNGBS(1%)为0.12, FNGBS(100%)为7.43 - 印度松树（6段）：FNGBS(1%)为0.44，FNGBS(100%)为10.42 - 博茨瓦纳(8乐队)：FNGBS(1%)为9.28, FNGBS(100%)为3.73 - 帕维亚大学（13个乐队）：FNGBS(1%)为27.93，FNGBS(100%)为1.2 - 萨利纳斯(6乐队)：FNGBS(1%)为40.38, FNGBS(100%)为1.6
     
  • 基于MATLAB的图像模糊处理代码-高光谱图像均匀区域分类-UoA聚类算法...
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    本项目采用MATLAB实现了一种改进的UoA（Unsupervised Overlap-Algebra）聚类算法，专门用于分析和分类高光谱图像中的均匀区域。通过模糊处理技术增强图像特征识别精度，有效提升分类准确性与实用性，在遥感、医学成像等领域具有广泛应用前景。 本项目作为“聚类算法”课程的一部分，在2019年秋季学期进行，旨在比较不同聚类算法在土地覆盖分类任务中的表现。特别地，该项目使用了美国加利福尼亚州萨利纳斯山谷的一张图像（尺寸为150x150）来进行作物种类的无监督分类研究。每像素包含204个光谱波段的信息，并被归入八种不同的农作物类别中。 项目附带了一份详细的报告，名为《project_report_roussis.pdf》，其中详细介绍了问题背景和所采取的研究步骤。该报告包含了预处理步骤、用于比较聚类算法的框架以及对各种方法性能的一般评论等信息。此外，还测试了各算法的最佳配置与主成分分析（PCA）结合使用的效果。 在本项目中，我们评估了几种不同的聚类技术：K-均值聚类、可能的C均值聚克隆和模糊C均值聚克隆以及高斯混合模型（概率聚克隆）。某些算法是从头开始实现或基于教师提供的代码进行修改。使用的MATLAB版本为R2019b。 为了使用该项目，需要先将“code”和“data”两个目录添加到MATLAB的路径中，并运行相应的脚本段落件即可。
     
  • 红外与拉曼光谱的综合分析方法
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    本研究聚焦于红外与拉曼光谱技术在化学物质结构鉴定中的应用及优势互补，提出了一种结合二者优点的新型综合分析策略。 在学习和应用红外及拉曼光谱分析技术的过程中，理解其原理至关重要。这部分内容主要介绍了吸收光谱的分类及其基本原理，并深入探讨了紫外光谱的理论基础。接下来，我们将详细解释相关知识点。 我们了解到，光谱分析技术基于样品对电磁辐射的吸收或发射特性。在进行光谱实验时，需要测定两个关键参数：电磁辐射频率和吸收或发射强度。这些方法可以用于材料结构与组成的定性和定量分析。 电磁波覆盖了从宇宙线到无线电波的广泛区域，在光谱分析中，短波长的电磁波具有更高的频率和能量。在吸收光谱中，分子会吸收特定频率的辐射光子，导致电子能级跃迁。这种跃迁可以发生在紫外区（价电子），红外区（成键原子振动与转动）或核磁共振区域（原子核自旋）。拉曼光谱通过散射效应分析分子中的振动信息。 接下来详细介绍的是紫外光谱的知识点。这是一种电子吸收光谱，波长范围通常在200至400纳米之间。它能提供化合物中多重键和芳香共轭性的关键信息。当样品分子或原子吸收光线后，外层电子会从基态跃迁到激发态。不同结构的分子有不同的电子跃迁方式，从而决定了它们吸收光波长范围及吸光度的不同。 具体而言，常见的电子跃迁类型包括σ→σ*、π→π*、n→π*以及n→σ*等。饱和烃中会发生σ→σ*跃迁，其吸收波长较短（小于150纳米）。含有非键合电子的分子可进行n→σ*跃迁，吸收波长大于150但小于250纳米。不饱和烃、共轭烯烃和芳香族化合物会经历π→π*跃迁，所需能量较低且位于紫外区。此外，在存在孤对电子与π键的情况下可能发生d→d或π→n跃迁，并在可见光区域产生吸收。 根据分子中不同类型的电子跃迁，紫外光谱中的吸收峰可以揭示出特定的结构特征信息。例如，某些添加剂和杂质可以通过紫外光谱进行测定分析。此外，在处理微量样品时，由于紫外区较高的吸光率使得使用较厚样品成为可能，从而提高灵敏度。 值得注意的是，π→π*跃迁和n→π*跃迁是紫外区域常见吸收类型之一。这些信息对于理解分子结构与光谱特性之间的关系至关重要。 电荷转移跃迁也是紫外光谱中的一个重要现象，在具备电子给体及受体的条件下发生这种类型的跃迁，其强度大且吸收系数ε通常大于10,000。此类跃迁常见于过渡金属配合物溶液中，并在可见光区域内产生显著吸收效果。 通过学习红外和拉曼光谱分析技术的基本原理及其应用，研究生们能够掌握这些重要的工具和技术，从而更好地支持他们的研究工作。理解吸收光谱的理论背景以及紫外光谱的特点与用途对于正确使用相关仪器设备及深入解析实验结果具有重要意义。