WŁAŚCIWOŚCI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE POCHODNYCH TYPU NORRIS GAP I ICH ZASTOSOWANIE DO ANALIZY WIDM GAZÓW

Sławomir Cięszczyk

s.cieszczyk@pollub.pl
Politechnika Lubelska
https://orcid.org/0000-0002-3986-2690

Abstrakt

Artykuł przedstawia analizę właściwości pochodnych według metody Norrisa. Omówiono w nim zagadnienia związane z wyznaczaniem informacji z widm optycznych mierzonych spektrometrami. Przedstawiono odpowiedzi impulsowe filtrów różniczkujących zarówno metodą Norrisa jak też Savitzky-Golay. Porównano odpowiedzi amplitudowo-częstotliwościowe filtrów różniczkujących Norrisa pierwszego i drugiego rzędu. Porównano wpływ zarówno długości segmentów jak i rozstępu (luk) na charakterystyki częstotliwościowe filtrów. Kolejno zaprezentowano przetwarzanie przykładowych widm gazu z wykorzystaniem omawianej techniki. Przedstawiono także wpływ pochodnych pierwszego i drugiego rzędu na widma linii rotacyjnych tlenku węgla dla pomiarów o małej rozdzielczości. Metoda pochodnych według Norrisa jest bardzo prosta w implementacji a obliczanie jej parametrów nie wymaga stosowania zaawanasowanych metod numerycznych.


Słowa kluczowe:

metoda Norrisa, pochodne widm optycznych, spektroskopia, przetwarzanie sygnałów

Brown C. D., Vega-Montoto L., Wentzell P. D.: Derivative preprocessing and optimal corrections for baseline drift in multivariate calibration. Applied Spectroscopy 54(7), 2000, 1055–1068.
DOI: https://doi.org/10.1366/0003702001950571   Google Scholar

Candan Ç., Inan H.: A unified framework for derivation and implementation of Savitzky–Golay filters. Signal Processing 104, 2014, 203–211.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2014.04.016   Google Scholar

Dai W., Selesnick I., Rizzo J. R., Rucker J., Hudson T.: A nonlinear generalization of the Savitzky-Golay filter and the quantitative analysis of saccades. Journal of vision 17(9), 2017, 10–19.
DOI: https://doi.org/10.1167/17.9.10   Google Scholar

Davies A. M. C.: Derivative? What Do You Mean “Derivative”? NIR news 4(4), 1993, 10–11.
DOI: https://doi.org/10.1255/nirn.199   Google Scholar

De Jong S. A., O'Brien W. L., Lu Z., Cassidy B. M., Morgan S. L., Myrick M. L.: Optimization of gap derivatives for measuring blood concentration of fabric using vibrational spectroscopy. Applied Spectroscopy 69(6), 2015, 733–748.
DOI: https://doi.org/10.1366/14-07693   Google Scholar

Figueiredo N. S., Ferreira L. H., Dutra O. O.: An Approach to Savitzky-Golay Differentiators. Circuits, Systems, and Signal Processing 38(9), 2019, 4369–4379.
DOI: https://doi.org/10.1007/s00034-019-01045-w   Google Scholar

Giakas G., Baltzopoulos V.: Optimal digital filtering requires a different cut-off frequency strategy for the determination of the higher derivatives. Journal of biomechanics 30(8), 1997, 851–855.
DOI: https://doi.org/10.1016/S0021-9290(97)00043-2   Google Scholar

Gorry P. A.: General least-squares smoothing and differentiation by the convolution (Savitzky-Golay) method. Analytical Chemistry 62(6), 1990, 570–573.
DOI: https://doi.org/10.1021/ac00205a007   Google Scholar

Hopkins D. W.: What is a Norris derivative?. NIR news 12(3), 2001, 3–5.
DOI: https://doi.org/10.1255/nirn.611   Google Scholar

Hopkins D.W.: Revisiting the Norris derivative quotient math in regression. NIR news 27(7), 2016, 23–28.
DOI: https://doi.org/10.1255/nirn.1643   Google Scholar

Kennedy H. L.: Improving the frequency response of Savitzky-Golay filters via colored-noise models. Digital Signal Processing 102, 2020, 102743.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2020.102743   Google Scholar

Kus S., Marczenko Z., Obarski N.: Derivative UV-VIS spectrophotometry in analytical chemistry. Chem. Anal 41(6), 1996, 889–927
  Google Scholar

Lee L. C., Liong C. Y., Jemain A. A.: A contemporary review on Data Preprocessing (DP) practice strategy in ATR-FTIR spectrum. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 163, 2017, 64–75.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2017.02.008   Google Scholar

Luo J., Ying K., He P., Bai J.: Properties of Savitzky-Golay digital differentiators. Digital Signal Processing 15(2), 2005, 122–136.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.dsp.2004.09.008   Google Scholar

Pan T., Zhang J., Shi X.: Flexible vitality of near-infrared spectroscopy – Talking about Norris derivative filter. NIR news 31(1-2), 2020, 24–27.
DOI: https://doi.org/10.1177/0960336019889587   Google Scholar

Pasquini C.: Near infrared spectroscopy: A mature analytical technique with new perspectives – A review. Analytica Chimica Acta 1026, 2018, 8–36.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.aca.2018.04.004   Google Scholar

Savitzky A., Golay M. J.: Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Analytical chemistry 36(8), 1964, 1627–1639.
DOI: https://doi.org/10.1021/ac60214a047   Google Scholar

Van Veen E. H., de Loos-Vollebregt M. T. C.: Application of mathematical procedures to background correction and multivariate analysis in inductively coupled plasma-optical emission spectrometry. Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy 53(5), 1998, 639–669.
  Google Scholar

Wulf M., Staude G., Knopp A., Felderhoff T.: Efficient design of FIR filter based low-pass differentiators for biomedical signal processing. Current Directions in Biomedical Engineering 2(1), 2016, 215–219.
DOI: https://doi.org/10.1515/cdbme-2016-0048   Google Scholar

Yang Y., Pan T., Zhang J.: Global optimization of Norris derivative filtering with application for near-infrared analysis of serum urea nitrogen. American Journal of Analytical Chemistry 10(5), 2019, 143–152.
DOI: https://doi.org/10.4236/ajac.2019.105013   Google Scholar


Opublikowane
2020-12-20

Cited By / Share

Cięszczyk, S. (2020). WŁAŚCIWOŚCI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE POCHODNYCH TYPU NORRIS GAP I ICH ZASTOSOWANIE DO ANALIZY WIDM GAZÓW. Informatyka, Automatyka, Pomiary W Gospodarce I Ochronie Środowiska, 10(4), 25–28. https://doi.org/10.35784/iapgos.2101

Autorzy

Sławomir Cięszczyk 
s.cieszczyk@pollub.pl
Politechnika Lubelska
https://orcid.org/0000-0002-3986-2690

Statystyki

Abstract views: 318
PDF downloads: 239