2021数学建模E题 近红外光谱预处理 代码部分

近红外光谱预处理是一种常见的数据处理方法，用于处理近红外光谱数据，以提取有用的信息和减少噪声。以下是一个简单的近红外光谱预处理代码示例：

import numpy as np
from scipy.signal import savgol_filter

# 加载近红外光谱数据
spectra = np.loadtxt('spectra.txt')

# 消除光谱基线漂移
def baseline_correction(spectra):
    # 计算每个谱图的平均值
    mean_spectra = np.mean(spectra, axis=0)
    # 将每个谱图减去平均值
    baseline_corrected_spectra = spectra - mean_spectra
    return baseline_corrected_spectra

# 光谱平滑处理
def spectral_smoothing(spectra, window_size, poly_order):
    smoothed_spectra = np.zeros_like(spectra)
    for i in range(spectra.shape[0]):
        # 使用Savitzky-Golay滤波器进行平滑处理
        smoothed_spectra[i] = savgol_filter(spectra[i], window_size, poly_order)
    return smoothed_spectra

# 光谱归一化
def spectral_normalization(spectra):
    normalized_spectra = np.zeros_like(spectra)
    for i in range(spectra.shape[0]):
        # 将每个谱图归一化到0-1范围
        normalized_spectra[i] = (spectra[i] - np.min(spectra[i])) / (np.max(spectra[i]) - np.min(spectra[i]))
    return normalized_spectra

# 光谱预处理
def spectral_preprocessing(spectra, window_size=11, poly_order=2):
    # 消除光谱基线漂移
    baseline_corrected_spectra = baseline_correction(spectra)
    # 光谱平滑处理
    smoothed_spectra = spectral_smoothing(baseline_corrected_spectra, window_size, poly_order)
    # 光谱归一化
    preprocessed_spectra = spectral_normalization(smoothed_spectra)
    return preprocessed_spectra

# 调用光谱预处理函数
preprocessed_spectra = spectral_preprocessing(spectra)

在上述代码中，我们首先使用numpy库加载近红外光谱数据。然后，我们定义了几个光谱预处理函数：baseline_correction用于消除光谱基线漂移，spectral_smoothing用于光谱平滑处理，spectral_normalization用于光谱归一化。最后，我们定义了一个spectral_preprocessing函数，将这些预处理步骤按顺序应用于光谱数据。

你可以根据具体的需求调整预处理函数中的参数，比如window_size和poly_order用于控制平滑处理的窗口大小和多项式阶数