[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 -%t0'cKn,  
qp{NRNk
Q  
在测量信号或数据的情况下，很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源，因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是，噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如，测量光谱的半宽谱)。 gj'ar  
因此，有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器，它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中，我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果，并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 P
c(2'r@#  
#%{\59/w  

图片:1-22042621292NX.png

17 j7j@s)  
"3^6  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 t]@Zd*  
uq%RZF z(v  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Eui;2P~  
操作→ \`XJz{Lm]  
杂项→ {UUVN/$  
Savitzky-Golay过滤器 
#Se  
lo(Ht=d  

图片:1-220426213003K9.png

rmhCuY?f  
dT|z)-Z`  
3.可视化的过滤函数 +2?0]6EQ  
QyN~Crwo  

图片:1-220426213040c7.png

h:GOcLYM@X  
1L9^N  
4.影响过滤器-窗口大小 wR4P0[  
?"C]h s  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点，因此曲线更平滑。 oVhw2pKpM  
Zq`bd55~  

图片:1-220426213125N1.png

Xoik%T-  
\u/5&[;  
更高的阶数允许更详细的曲线，但反过来也可以保留局部噪声。 N%_~cR;  
<r\)hx0ov  

图片:1-22042621315D11.png

21WqLgT3 4  
Dr2h-  
5.局部噪声过滤 sEj:%`l|  
uo65i 1oi  

图片:1-220426213223356.png

3jn@ [ m  
JRiuU:=J~`  
6.FWHM 检测 0 /kbxpih  
JZv]tJWq  

图片:1-22042621341I57.png

Lhc@*
_
2  
HaC3y[LJ0  
7.等距的重采样 L.Lt9W2fi  
D-~Jj&7  

图片:1-220426213501312.png