'data.csv'存储着原始光谱数据，第一行是原始光谱波长编号，其他行表示各样本在各波长下测定的原始光谱反射率，我需要对原始光谱数据进行分数阶微分处理，使用Geunwald-Let⁃ nikov方法，我需要五分之一、五分之二、五分之三、五分之四、一、一又五分之一、一又五分之二、一又五分之三、一又五分之四与二阶微分结果，给我rstudio代码

以下是对原始光谱数据进行分数阶微分处理的R代码，使用了Geunwald-Let⁃nikov方法：

# 导入数据
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)

# 提取光谱数据
spectra <- data[-1]

# 定义分数阶微分函数
fracdiff <- function(data, d) {
  n <- nrow(data)
  k <- 1:n
  w <- (1:(n - 1))^(-d/2)
  w <- c(1, w)
  x <- c(0, cumsum(data))
  y <- x * w
  z <- diff(y)
  res <- z[-1] / w[-1]
  return(res)
}

# 进行分数阶微分
d_values <- c(1/5, 2/5, 3/5, 4/5, 1, 6/5, 7/5, 8/5, 9/5, 2)
fracdiff_res <- data.frame(wavelength = data$wavelength)
for (d in d_values) {
  fracdiff_res <- cbind(fracdiff_res, fracdiff(spectra, d))
}

# 进行二阶微分
second_diff <- apply(spectra, 2, diff, differences = 2)
second_diff <- rbind(rep(NA, ncol(spectra)), second_diff)
second_diff <- rbind(rep(NA, ncol(spectra)), second_diff)
second_diff_res <- data.frame(wavelength = data$wavelength, second_diff)

# 输出结果
write.csv(fracdiff_res, "fracdiff.csv", row.names = FALSE)
write.csv(second_diff_res, "second_diff.csv", row.names = FALSE)

这段代码会导入原始光谱数据文件 `data.csv`，提取光谱数据，然后定义了一个分数阶微分函数 `fracdiff()`，该函数使用了Geunwald-Let⁃nikov方法，可以计算任意阶数的分数阶微分结果。接着，代码循环计算了五分之一、五分之二、五分之三、五分之四、一、一又五分之一、一又五分之二、一又五分之三、一又五分之四与二阶微分结果，最后将结果输出到文件 `fracdiff.csv` 和 `second_diff.csv` 中。