采用 savitzky-golay 滤波方法对光谱曲线进行平滑滤波处理，消除毛刺噪声。对平滑处理后的光谱曲线进行一阶求导，根据一阶导数计算红边位置、红边幅值和红边面积。 红边位置 rep 为680~760nm波长范围内光谱一阶导数最大值对应的波长。 红边幅值为680~760nm波长范围内光谱一阶导数的最大值: dr=max┬(680≤λ≤760)〖ρ_λ^' 〗 式中，dr为红边幅值；ρ_λ^'为光谱一阶导数；λ为波长。 红边面积为680~760mm波长范围内光谱一阶导数的积分: sdr=∫_680^760▒〖ρ_λ^' dλ〗 式中,sdr为红边面积； ρ_λ^'为光谱一阶导数； λ为波长。 要求：计算所给光谱曲线的红边位置、红边幅值和红边面积。 提示： （1）savitzky-golay 滤波： result = savgol( nleft, nright, order, degree [, /double] ) 返回一个savitzky-golay平滑滤波器的系数，然后可以作为convol函数的卷积核，本实验中使用result = savgol( 5, 5, 0, 2 ) （
为了计算所给光谱曲线的红边位置、红边幅值和红边面积，我们需要按照以下步骤进行： 1. 导入必要的库： - 使用 `numpy` 进行数值计算。 - 使用 `scipy.signal` 中的 `savgol_filter` 进行 Savitzky-Golay 滤波。 - 使用 `scipy.integrate` 中的 `simps` 进行数值积分。 2. 读取光谱数据： - 假设光谱数据已经以波长（λ）和对应的强度（ρ_λ）的形式存储在两个数组中。 3. 应用 Savitzky-Golay 滤波器： - 使用 `savgol_filter` 对光谱数据进行平滑处理。 4. 计算一阶导数： - 使用 `numpy.gradient` 计算光谱数据的一阶导数。 5. 确定红边位置、红边幅值和红边面积： - 找到680~760nm波长范围内一阶导数的最大值及其对应的波长。 - 计算该范围内的一阶导数的积分。 以下是实现上述步骤的Python代码示例： ```python import numpy as np from scipy.signal import savgol_filter from scipy.integrate import simps # 假设光谱数据已经加载到lambda_array和rho_lambda_array中 # lambda_array = np.array([...]) # 波长数组 # rho_lambda_array = np.array([...]) # 光谱强度数组 # 应用 Savitzky-Golay 滤波器 window_size = 11 # 窗口大小，必须是奇数 polynomial_order = 2 # 多项式阶数 lambda_array = np.linspace(400, 800, 1000) # 示例波长范围 rho_lambda_array = np.sin(lambda_array / 100) + np.random.normal(0, 0.05, len(lambda_array)) # 示例光谱数据 rho_lambda_smoothed = savgol_filter(rho_lambda_array, window_size, polynomial_order) # 计算一阶导数 drho_lambda = np.gradient(rho_lambda_smoothed, lambda_array) # 找到680~760nm波长范围内一阶导数的最大值及其对应的波长 mask = (lambda_array >= 680) & (lambda_array <= 760) rep = lambda_array[mask][np.argmax(drho_lambda[mask])] dr = np.max(drho_lambda[mask]) # 计算红边面积 sdr = simps(drho_lambda[mask], lambda_array[mask]) print(f"红边位置: {rep} nm") print(f"红边幅值: {dr}") print(f"红边面积: {sdr}") ``` 解释代码： 1. 导入库：我们导入了 `numpy`, `savgol_filter` 和 `simps`。 2. 生成示例数据：为了演示，我们生成了一些示例波长和光谱数据。实际应用中，您需要替换这些数据为您的实际光谱数据。 3. 应用 Savitzky-Golay 滤波器：使用 `savgol_filter` 对光谱数据进行平滑处理。 4. 计算一阶导数：使用 `numpy.gradient` 计算光谱数据的一阶导数。 5. 确定红边参数：在680~760nm波长范围内，找到一阶导数的最大值及其对应的波长，并计算该范围内的一阶导数的积分。 请确保将示例数据替换为实际的光谱数据，并根据需要调整窗口大小和多项式阶数。 [2024-11-13 13:10:27 | AI写代码神器 | 927点数解答]
- 采用 savitzky-golay 滤波方法对光谱曲线进行平滑滤波处理，消除毛刺噪声。对平滑处理后的光谱曲线进行一阶求导，根据一阶导数计算红边位置、红边幅值和红边面积。 红边位置 rep 为680~760nm波长范围内光谱一阶导数最大值对应的波长。 红边幅值为680~760nm波长范围内光谱一阶导数的最大值: dr=max┬(680≤λ≤760)〖ρ_λ^' 〗 式中，dr为红边幅值；ρ_λ^'为光谱一阶导数；λ为波长。 红边面积为680~760mm波长范围内光谱一阶导数的积分: sdr=∫_680^760▒〖ρ_λ^' dλ〗 式中,sdr为红边面积； ρ_λ^'为光谱一阶导数； λ为波长。 要求：计算所给光谱曲线的红边位置、红边幅值和红边面积。 提示： （1）savitzky-golay 滤波： result = savgol( nleft, nright, order, degree [, /double] ) 返回一个savitzky-golay平滑滤波器的系数，然后可以作为convol函数的卷积核，本实验中使用result = savgol( 5, 5, 0, 2 ) （（927点数解答 | 2024-11-13 13:10:27）538
- dim caizhi1 as string dim caizhi2 as string dim caizhi as string dim dianzulv1 as double dim dianzulv2 as double dim midu1 as double dim midu2 as double dim zhijing as double dim jiejubi as double dim jiemianji as double dim zhouchang as double dim dianzusichangdu as double dim zhongliang as double dim quanshu as double dim jieju as double dim dianzulv as double dim midu as double dim zuzhi as double private sub command1_click() dim xlapp as object dim xlworkbook as object dim xlworkshee（32点数解答 | 2024-10-31 15:19:51）206
- // rod6.cpp : defines the entry point for the console application. // #include "stdafx.h" // consoleapplication2.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在此处开始并结束。 // #include <stdio.h> #include <math.h> #include <iostream> #include <conio.h> #include <cstdlib> using namespace std; double ro[10001]; double th[10001]; double e[10001]; double a[10001]; double b[10001]; double y[10001]; double x[10001]; double d[10001]; double d[10001]; double da[10001]; double db[10001]; double dc[10001]; double z[10001]; d（55点数解答 | 2024-08-16 15:22:27）217
- #读取文件，查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确，有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量，先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 name（81点数解答 | 2024-10-24 10:38:10）238
- #读取文件，查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确，有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量，先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names（296点数解答 | 2024-10-31 08:56:30）221
- #读取文件，查看数据前5行 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取文件 order = pd.read_csv(r'c:\users\30648\desktop\案例分析与设计实践\项目3输出结果.csv') print(order.head()) #查看数据类型是否正确，有没有缺失俏 print(order.info()) #后面要用到下单时间处理总量，先将它转换为时间类型 order['下单时间']= pd.to_datetime(order['下单时间']) #查看数据统计信息 print(order.describe()) #用户支付方式饼图 #设置中文编码和负号的正常显示 plt.rcparams['font.sans-serif']=['simhei'] plt.rcparams['axes.unicode_minus']= false group1 = order.groupby(by='支付状态')['支付状态'].count() # 准备标签 names =（31点数解答 | 2024-10-31 08:58:19）194
- 采用 savitzky-golay 滤波方法对光谱曲线进行平滑滤波处理，使用verilog语言，使用二阶，7点的savitzky-golay 滤波器，输入数据是8bit，输出数据也是8bit，均为无符号数，计算过程也是无符号数 （404点数解答 | 2025-05-14 16:28:03）119
- #define _crt_secure_no_warnings #include <iostream> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <vector> #include <cstdio> using namespace std; // 你的代码... const int nx = 784, nb = 500, ny = 10;//输入层x，隐藏层b，输出层y节点数 const double eta = 0.1;//学习率 struct node { double val{}; double bias{}; vector<double> weight; } x[nx], b[nb], y[ny];//输入层x，隐藏层b，输出层y double g[ny], e[nb];//用于反向传播 double trainx[nx], trainy[ny];//训练数据 double sigmoid(double x) { return 1.0 / (1.0 + exp(-x)); } double（34点数解答 | 2024-09-06 08:43:52）269
- #define _crt_secure_no_warnings #include <iostream> #include <cstdlib> #include <cmath> #include <vector> #include <cstdio> using namespace std; // 你的代码... const int nx = 784, nb = 500, ny = 10;//输入层x，隐藏层b，输出层y节点数 const double eta = 0.1;//学习率 struct node { double val{}; double bias{}; vector<double> weight; } x[nx], b[nb], y[ny];//输入层x，隐藏层b，输出层y double g[ny], e[nb];//用于反向传播 double trainx[nx], trainy[ny];//训练数据 double sigmoid(double x) { return 1.0 / (1.0 + exp(-x)); } double（1309点数解答 | 2024-09-06 08:46:09）281
- #include <stdio.h> #include <math.h> #define pi 3.14159265358979323846 double meridianarclength(double b) { double a = 6378140.0; double e2 = 0.00669438002290; double m = a * (1 - e2) * (1 - e2 * sin(b) * sin(b)) * pow(1 - e2 * sin(b) * sin(b), 1.5); double n = a / sqrt(1 - e2 * sin(b) * sin(b)); return m + n * sin(b) * cos(b) * pow(tan(b),2) /2 + n * sin(b) * pow(cos(b), 3) * (5 - pow(tan(b), 2) + 9 * e2 * pow(cos(b), 2)) * pow(tan(b), 4) / 24; } double calculatebaselatitude(double x, double y)（565点数解答 | 2024-11-21 13:08:38）169
- #include <stdio.h> #include <math.h> #define pi 3.14159265358979323846 double meridianarclength(double b) { double a = 6378140.0; double e2 = 0.00669438002290; double m = a * (1 - e2) * (1 - e2 * sin(b) * sin(b)) * pow(1 - e2 * sin(b) * sin(b), 1.5); double n = a / sqrt(1 - e2 * sin(b) * sin(b)); return m + n * sin(b) * cos(b) * pow(tan(b),2) /2 + n * sin(b) * pow(cos(b), 3) * (5 - pow(tan(b), 2) + 9 * e2 * pow(cos(b), 2)) * pow(tan(b), 4) / 24; } double calculatebaselatitude(double x,（48点数解答 | 2024-11-21 13:05:21）167
- ```csharp using system; interface igetmoney { double callfee(int minutes); } class acard : igetmoney { private const double initialfee =100; private const double feeperminute = 0.1; private const int freeminutes = 3; private double balance; public acard() { balance = initialfee; } public double callfee(int minutes) { double fee = 0; if (minutes <= freeminutes) { fee = 0; } else { fee = (minutes - freeminutes) * feeperminute; } balance -= fee; return fee; } public double getbalance() { re（291点数解答 | 2024-05-27 16:22:31）258