以光谱信号为例进行说明，光谱信号中基线的存在会降低样品定性和定量分析的准确性，因此在光谱分析前对光谱进行基线校正具有重要意义。光谱数据在采集过程中易受温度、湿度等环境因素影响，发生基线偏移现象。该现象不仅会导致纯谱的谱峰发生形变，且会改变谱峰原本的位置，降低样品定性和定量分析的准确性。

采集到的光谱信号一般设为纯谱、基线和噪声三个部分的叠加。为避免基线偏移现象降低样品分析的准确性，在光谱数据分析前，需对光谱数据进行基线校正。

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，出图如下：

完整代码：MATLAB环境下基于稀疏方法的基线校正

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。