东北大学学报(自然科学版) ›› 2021, Vol. 42 ›› Issue (11): 1527-1532.DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2021.11.002
单鹏, 何年, 李志刚, 吴缀
SHAN Peng, HE Nian, LI Zhi-gang, WU Zhui
摘要: 目前Whittaker Smoother(WS)算法应用广泛,该算法的核心在于用整数阶微分来表示粗糙度.但整数阶微分表示过于单一,不够灵活,不能真实反映出信号的粗糙度.相反分数阶微分表示丰富,可以更好地描述真实信号的粗糙度.因此,本文用分数阶微分来改进WS算法,使它更加灵活有效.采用Riemann-Liouvile(RL)和Grumwald-Letnikov(GL)两种不同的分数阶微分计算方法来实现分数阶WS算法.此外,通过数学推导,实现分数阶WS算法的自动选参.含有尖锐峰的核磁共振谱实验结果表明:分数阶WS算法可以提取更多的真实信息;Marzipan红外光谱实验结果表明:与原有整数阶WS算法相比,光谱定量分析的精度更高.
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