[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 ,s}7KE  
cdI"=
B+C\  
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)。 tmeg=U7  
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。 Dl\0xcE
  
>$3 =yw%  

图片:1-22042621292NX.png

1xsJz^%V  
LF(S"Of  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 "cOBEhn%l  
|1<B(iB'{/  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 $j!:ET'V  
操作→  LR4W  
杂项→ ^"uD:f)  
Savitzky-Golay过滤器 Fy>g*3  
6aAN8wO;b  

图片:1-220426213003K9.png

:2b*E`+  
sP9{tk2K  
3.可视化的过滤函数 Un+- T  
}\A0g}  

图片:1-220426213040c7.png

e-xT.RnQ  
O|9Nl*rXz  
4.影响过滤器-窗口大小 xkkG#n)  
96gaun J  
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。 O!F"w!5@  
ZY
6%%7?1  

图片:1-220426213125N1.png

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,[_)BM  
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。 F"tM?V.|  
p-z!i+  

图片:1-22042621315D11.png

pUgas?e&  
0'zjPE#  
5.局部噪声过滤 J|z' <W  

S!iDPl~  

图片:1-220426213223356.png

sI4 FgO  
$M|vIw{#  
6.FWHM 检测 u)D!RhV&  
 |>Pv2  

图片:1-22042621341I57.png

1bCS4fs^>  
\x_$Pu
 
7.等距的重采样 UyMlk  
K$$%j"s
 

图片:1-220426213501312.png