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.
分数阶微分 光谱预处理 光滑去噪 定量分析 偏最小二乘