01
光谱分析概述
定义、发展历史、基本原理（吸收/发射/散射）及环境、食品、生物医学、工业应用
基础入门
02
光谱仪器基础
光源、分光系统、检测器、光谱仪类型（紫外-可见/红外/拉曼/荧光）
硬件仪器
03
光谱数据预处理（上）
噪声平滑、基线校正、归一化（移动平均、SG、多项式拟合、SNV等）
预处理滤波
04
光谱数据预处理（下）
导数光谱、散射校正、数据增强、预处理流程设计原则
预处理增强
05
特征波长选择
CARS、UVE、遗传算法、粒子群优化及手动/自动选择策略
特征工程降维
06
主成分分析（PCA）
数学原理、几何意义、光谱降维、主成分数量确定
无监督降维
07
偏最小二乘回归（PLSR）
原理、与PCA区别、潜变量选择、交叉验证、模型解释
回归线性模型
08
支持向量机回归（SVR）
间隔最大化、核技巧、参数调优（C, gamma, epsilon）
SVM核方法
09
人工神经网络（ANN）
神经元、BP网络、正则化（L1/L2/Dropout）、过拟合处理
神经网络深度学习
10
深度学习模型（CNN/ResNet）
1D-CNN、残差网络、训练技巧（学习率调度、早停）
CNNResNet
11
集成学习方法
随机森林、XGBoost、LightGBM、Stacking集成策略
集成Boosting
12
模型评估指标
RMSE、R²、MAE、MAPE、分类指标、交叉验证、过拟合诊断
评估验证
13
训练集与测试集划分
Kennard-Stone、SPXY、分层采样、划分比例与独立性原则
数据划分采样
14
模型超参数调优
网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化、实践技巧
调参优化
15
模型解释性分析
SHAP值、特征重要性、回归系数、决策可视化
可解释性SHAP
16
异常值检测与处理
Z-score、IQR、PCA重建误差、孤立森林、处理策略
异常检测鲁棒
17
多变量校正模型
CLS、ILS、MLR、共线性问题及局限性
校正经典
18
模型迁移与标准化
DS、PDS、斜率/截距校正、模型更新策略
迁移标准化
19
混合样本分析
线性叠加、多元曲线分辨（MCR）、ALS、定量策略
混合曲线分辨
20
动态光谱分析
时间序列、移动窗口PCA、递归PLSR、自适应模型
动态过程监测
21
光谱成像分析
高光谱成像、空间-光谱融合、像素级/区域级分析、分类定量
成像高光谱
22
拉曼光谱定量分析
荧光背景扣除、内标/外标法、峰强与浓度关系、应用案例
拉曼定量
23
近红外光谱定量分析
含氢基团吸收、预处理要点、农业/食品应用
近红外NIR
24
紫外-可见光谱定量分析
朗伯-比尔定律、多组分测定、环境监测、光度滴定
UV-Vis光度法
25
荧光光谱定量分析
斯托克斯位移、荧光猝灭、同步扫描、三维荧光
荧光灵敏度
26
模型验证与不确定性分析
内部/外部验证、蒙特卡洛模拟、置信区间、不确定性来源
验证不确定性
27
模型部署与自动化
ONNX/PMML导出、嵌入式部署、实时光谱架构、自动化流程
部署工程
28
光谱数据库建设
设计原则、标准化、查询匹配、开源数据库介绍
数据库标准化
29
案例分析（环境监测）
水体污染物、土壤养分、大气监测、完整流程演示
环境案例
30
案例分析（食品与生物医学）
掺假检测、品质分级、血糖血氧诊断、完整流程
食品生物医学