在综合孔径成像系统中，环境或载体平台振动等因素会引起综合孔径阵列中各子孔径相 位误差，从而引起图像质量变差，相位误差的实时校正对于提高综合孔径系统成像质量有重要作用。 冗余基线校正的方法可以实现综合孔径阵列相位误差自校正。

等号matlab代码拉曼和 SERS 处理 此 Matlab 代码可用于分析拉曼和 SERS 图。 主文件 aa_ProcessSERS.m 需要与所有函数位于同一路径中才能正确运行。 如果您已经使用 aa_ProcessSERS 计算了基线，那么您可以使用 aa_1_ifBaselineExists 来制作额外的地图和比率。 在处理大地图（>1000 个光谱）时，使用 aa_1_ifBaselineExists 是一个更快的选择。 对于要从​​文件名中自动提取的尺寸，它们的格式必须为 x=10;y=10;z=10#xs=10#ys=10#zs=12#es=0.5，没有其他等号（ =)、冒号 (;) 或井号/hastags (#)。 可以包含所有其他字符。 如果你不想跟着这个代码，你可以在代码顶部预设地图尺寸（设置HW = 1）。 如果要输入每个地图的尺寸​​，请保留 HW = 0 。 对于每张地图，都会打开一个对话框，它会为您提供光谱的总数并询问您地图的尺寸​​。

飞机 使用自适应迭代加权加权最小二乘法进行基线校正 它是使用cholesky分解和反向Cuthill-Mckee方法的的javascript实现，用于减少稀疏线性系统的带宽，从而获得快速的基线拟合器。 安装 $ npm install ml-airpls 例子 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 ) ; 执照

1.简介 自适应迭代加权加权最小二乘（airPLS）算法不需要任何用户干预和先验信息，例如检测到的峰。 它在拟合的基线和原始信号之间迭代地更改和平方误差（SSE）的权重，并使用先前拟合的基线和原始信号之间自适应地获得SSE的权重。 该基线估算器可以快速灵活地拟合基线。 2.安装 2.1 MATLAB版本 在计算机上安装MATLAB 6.5或更高版本。 从此下载，解压缩并享受它。 2.2 R版本 通过利用R包“ Matrix”中稀疏矩阵的优势，我们实现了Whittaker平滑器和airPLS算法的稀疏版本。 现在，airPLS 2.0的速度比airPLS 1.0快100倍以上。 使用以下R脚本从github安装airPLS R版本 install.packages( ' devtools ' ) library(devtools) httr::set_config( httr::c

专为满足体内拉曼光谱需求而设计的拉曼基线校正算法。 它可以处理形状不规则的强荧光基线，并且可以在非常低的信噪比下正常工作。

拉曼光谱分析技术具有快速响应、非接触、检测限制小、灵敏度高的优点，广泛应用于生产生活的众多领域。然而实际测得的原始拉曼光谱总会有不同程度的基线漂移，严重影响光谱分析的有效性和准确性。针对现有基线校正方法容易造成估计基线偏低、校正后光谱抬升的问题，提出了一种基于局部对称重加权惩罚最小二乘（LSRPLS）的基线校正算法，该算法在非对称惩罚最小二乘的基础上，使用softsign函数引入局部对称加权的思想，对光谱中无谱峰的基线区域赋予相近的权重，并通过迭代调整估计基线的权重。在模拟和实际拉曼光谱上分别进行了验证。实验结果表明：LSRPLS基线校正算法不仅能对不同类型的光谱基线进行校正，而且与现有的基线校正方法相比，具有更高的准确度和稳定性。基线校正后的光谱在主成分空间上的聚集度得到提升，模型的分类准确性明显提高，说明LSRPLS算法在去除基线的同时，能够保留光谱的有效信息，为拉曼光谱的进一步分析提供了依据。

Matlab代码sqrt 频谱杂波 一套有用的工具，用于处理振动（拉曼/ SERS / IR）或其他类似的光谱。 基线校正 baseline.mor.R 一种基于形态学运算（MOR）的方法和一种基于迭代形态学运算的全自动方法（I-MOR）。 I-MOR在“现实世界”光谱中显示出良好的结果。 但是，输出基线具有类似楼梯的形状，可能会损害频谱信息。 MOR和I-MOR代码都是C ++增强的，这使它们相当快。 参考： 戴联奎和陈云亮。 EXPRESS：一种基于迭代形态学操作的自动基线校正方法。 DOI：10.1177 / 0003702817752371 baseline.Goldinec.R 基于成本函数回归的Goldindec半自动基线校正方法。 该函数的代码经过了优化，并转换为原始Matlab代码的版本（请参见参考资料）。 该函数已经过测试，可提供与原始Matlab代码相同的输出。 但是，在“现实世界”光谱中，该方法的性能并不比多项式好得多。 参考： 刘俊涛，孙建阳，黄秀珍，李国军，刘斌强。 Goldindec：拉曼光谱基线校正的新算法。 DOI：10.1366 / 14-07798

基线校正是目前色谱分析领域一种重要的分析手段，其能够将所有分析数据的基线进行拟合，通过拟合基线能够挖掘出对应数据的特征峰。airPLS是红外、近红外、拉曼光谱等色谱分析领域常用的、比较成熟的一种基线校正方法，相比于其他校正方法，airPLS能够实现自动迭代基线校正，同时具备调整参数少等优势，在相关领域实现广泛应用。

有效地消除拉曼光谱信号的基线漂移，在基线漂移较小和较大的位置