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MATLAB和Python发射光谱

article 2024/11/20 22:41:26

🌵MATLAB片段

在MATLAB中分析发射光谱需要通过处理光谱数据，以确定光谱特征和信号的强度、峰值位置等。下面是进行发射光谱分析的一般步骤：

1. 数据导入

将光谱数据（通常是波长和强度）从文件中导入MATLAB。常见的文件格式有.csv、.txt等。

data = readmatrix('spectrum_data.csv'); % 假设文件有两列：波长和强度
wavelength = data(:, 1);
intensity = data(:, 2);

2. 数据预处理

进行平滑和噪声去除以提高信号质量。

intensity_smoothed = smooth(intensity, 5); % 使用平滑函数减少噪声

3. 寻找光谱峰值

使用findpeaks函数来识别光谱中的峰值。

[pks, locs] = findpeaks(intensity_smoothed, wavelength, 'MinPeakHeight', 0.1, 'MinPeakDistance', 2);

MinPeakHeight用于设置检测峰值的最低强度。
MinPeakDistance用于避免检测到过于接近的峰。

4. 可视化光谱数据

绘制光谱并标注峰值位置。

figure;
plot(wavelength, intensity_smoothed);
hold on;
plot(locs, pks, 'r*', 'MarkerSize', 10); % 标注峰值
xlabel('Wavelength (nm)');
ylabel('Intensity (a.u.)');
title('Emission Spectrum');
hold off;

5. 进一步分析

峰值拟合：使用fit函数或gaussmf函数进行高斯拟合，以更准确地分析光谱峰。
积分计算：可以通过trapz函数计算某个范围内的光谱面积，以进行定量分析。

area = trapz(wavelength, intensity_smoothed);

6. 特征分析

对特征波长进行标注和分析，这对于识别化学成分或发射光源是非常重要的。

这些步骤提供了基础光谱分析的框架，可根据具体需求（如不同的发射源或峰值分布）进一步定制和扩展。

🌵Python片段

使用Python分析发射光谱，涉及对光谱数据的读取、可视化和分析。具体步骤如下：

1. 数据读取

光谱数据通常存储在CSV、TXT等文件中，包含波长（横轴）和强度（纵轴）。可以使用pandas库读取这些数据：

import pandas as pd

# 读取CSV文件，假设列为'波长'和'强度'
data = pd.read_csv('spectrum.csv')
wavelength = data['波长']
intensity = data['强度']

2. 数据可视化

为了查看光谱，可以使用matplotlib库绘制图形：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.plot(wavelength, intensity, label='发射光谱')
plt.xlabel('波长 (nm)')
plt.ylabel('强度')
plt.title('发射光谱分析')
plt.grid(True)
plt.legend()
plt.show()

3. 峰值检测

为了检测光谱中的发射峰，可以使用scipy.signal模块：

from scipy.signal import find_peaks

# 检测峰值，设置最小高度和距离等参数
peaks, _ = find_peaks(intensity, height=100, distance=10)
plt.plot(wavelength, intensity)
plt.plot(wavelength[peaks], intensity[peaks], 'rx')  # 标记峰值位置
plt.xlabel('波长 (nm)')
plt.ylabel('强度')
plt.title('发射光谱 - 峰值检测')
plt.show()

# 输出峰值位置和高度
for peak in peaks:
    print(f"峰值位置: {wavelength[peak]} nm, 强度: {intensity[peak]}")

4. 数据分析和背景扣除

光谱分析中，有时需要去除背景噪声或做进一步的平滑处理：

from scipy.signal import savgol_filter

# 使用 Savitzky-Golay 滤波器进行平滑
smoothed_intensity = savgol_filter(intensity, window_length=51, polyorder=3)

plt.plot(wavelength, intensity, label='原始数据')
plt.plot(wavelength, smoothed_intensity, label='平滑数据', linestyle='--')
plt.xlabel('波长 (nm)')
plt.ylabel('强度')
plt.title('发射光谱平滑')
plt.legend()
plt.show()