[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 c1:op@t  
\19XDqf8  
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)。 h)A+5^
:^  
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。 Jw {:1  
e,1Jxz4QH  

图片:1-22042621292NX.png

9lA YCsX  
=1+I<Ljk  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 /9GqEQsf
M  
F1%' zsv  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 "?avb`YU'  
操作→ *r9I 1W  
杂项→ x!"!oJG^k  
Savitzky-Golay过滤器 \uanQ|Nu  
""WZpaw  

图片:1-220426213003K9.png

*=;=VUu5  
W%1fm/G0  
3.可视化的过滤函数 c[",WB<9  
YnI   

图片:1-220426213040c7.png

?TzN?\   
CQtd%'rt6  
4.影响过滤器-窗口大小 Hs-NP#I  
=20Q!wcu  
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。 i [j`'.fj  
&
"^A  

图片:1-220426213125N1.png

u\t ;  
z*9/"M  
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。 X.272q<.  
/H3,v8J@  

图片:1-22042621315D11.png

/n"A%6S  
IndNR:"g  
5.局部噪声过滤 $6'xRUx X  
m9PcDhv  

图片:1-220426213223356.png

H!45w;,I  
aMz%H|/$  
6.FWHM 检测 PDpIU.=!0  
w=^*)jZ8  

图片:1-22042621341I57.png

xaeY^"L  
DF&C7+hO  
7.等距的重采样 {1SxM /  
zBjqYqZ<+  

图片:1-220426213501312.png