[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 98=wnWX6$  
sGh(#A0Pt  
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)。 bVP"(H]  
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。 n  -(  
JSh.]j<bJL  

图片:1-22042621292NX.png

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K\"R&{+=
 
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 W>-Et7&2  
-*5Rnx|Y{  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 F}Vr:~  
操作→ "ju6XdZo  
杂项→ 4_Dp+
^JF  
Savitzky-Golay过滤器 T~QJO0  
X7k.zlH7T  

图片:1-220426213003K9.png

gbVdOm  
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3.可视化的过滤函数 jZ NOt  
W9NX=gE4  

图片:1-220426213040c7.png

D %Xo&V[  
&0f5:M{P  
4.影响过滤器-窗口大小 \&U>LwZd?  
YPHS1E?  
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。 H":oNpfb  
(#+^&1  

图片:1-220426213125N1.png

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8M!:N(a  
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。 *_>Lmm.yh  
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图片:1-22042621315D11.png

D3|I:Xm  
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5.局部噪声过滤
;!(<s,c#:  
P.gb1$7<  

图片:1-220426213223356.png

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6.FWHM 检测 N7e"@Ic  
1GzAG;UUo6  

图片:1-22042621341I57.png

Xh56T^,2  
-GxaV #{  
7.等距的重采样 W6Y]N/v3>  
21"1NJzP  

图片:1-220426213501312.png