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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

PgT8 1u  
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)。 jga\Ry=nw  
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。 igk<]AwxS  
L8Tm8)  
7_76X)gIV  
.7g h2K  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 %\T,=9tD\  
m x |V)  
86Q3d%;-yo  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 d9;&Y?fp  
操作→ c:7F 2+p  
杂项→ Y'i yfnk  
Savitzky-Golay过滤器 |`#fX(=  
$KGMAg/H  
DlE,aYB  
__.MS6"N  
3.可视化的过滤函数 C:5- h(#  
N n FR;  
$$1t4=Pz  
rVNx 2  
4.影响过滤器-窗口大小 /u4RZ|&as  
[=q/f2_1.  
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。 u5k {.&  
j2_j5Hgo  
X%IqZ{ {  
K xX[8  
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。 >aO.a[AM  
HC6U_d1-6  
b^ h_`  
o&E8<e  
5.局部噪声过滤 d ,98W=7  
{jB> ]7  
nWIZ0Nde'  
nJN-U+)u  
6.FWHM 检测 .k]`z>uv  
)0exGx+:  
Gd%i?(U,R  
3P2{M}WIl  
7.等距的重采样 `K.C>68  
B&6NjLV  
;kk[x8$  
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