[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 +wHa)A0MW  
4__HH~j?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)。 o8A8fHl  
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。 {65YTt%  
FyXO @yF  

图片:1-22042621292NX.png

eH*i_g'  
ht+wi5b  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 p Zxx  
39~WP$GM  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 RZ9_*Lq7+  
操作→ u#V;  
杂项→ 1?"Zrd  
Savitzky-Golay过滤器 R+U*]
5~R  
ojJuac4  

图片:1-220426213003K9.png

OB+cE4$  
.345%j  
3.可视化的过滤函数 l Ny<E!0  
`USze0"t0:  

图片:1-220426213040c7.png

QD-Bt=S7l  
"79b>  
4.影响过滤器-窗口大小 \f]w'qiW5  
!WB3%E,I  
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。 b ts*qx&)  
Y{t}sO%A  

图片:1-220426213125N1.png

ZXbq5p_  
t`Xx\  
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。 UpiZd/K  
v9gaRqi8  

图片:1-22042621315D11.png

]N1,"W}  
wSALK)T1{  
5.局部噪声过滤 k<o<!   
K)\D,5X^  

图片:1-220426213223356.png

ZxDh!_[s  
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6.FWHM 检测 Idj Z2)$  
Mu$q) u  

图片:1-22042621341I57.png

x;4m@)Mu  
Pi%-bD/w  
7.等距的重采样 CWD $\KG  
l`:-B'WM  

图片:1-220426213501312.png