MATLAB环境下基于稀疏方法的基线校正

基线校正方法是一种常用的光谱数据预处理方法，该方法将变化较为缓慢的基线调整至零基线，消除基线对纯谱的影响，保证恢复的纯谱信号更接近真实光谱信号。

基线校正方法分为两大类：一种是需要人工选择参数的基线校正方法，一种是具有固有学习能力的基线校正方法。

前者的参数选择受人工经验影响，参数选择不当将导致基线校正性能下降。

后者无需对参数进行选择，但参数的迭代更新通常伴随着较大的计算量，由于计算机技术的发展，数据处理能力得到了很大提升，可实现计算量较大的数据的处理，因此具有固有学习能力的基线校正方法成为研究热点。

由于光谱信号的谱峰表现出稀疏性，采用稀疏表示方法将光谱信号的有效信息集中在一个低维的空间，可降低光谱信号的数据量，减少后续光谱信号重构的时间。

鉴于此，提出一种基于稀疏方法的基线矫正模型，运行环境为MATLAB R2021B。

擅长领域：现代信号处理，机器学习，深度学习，数字孪生，时间序列分析，设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。

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