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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

@0[#XA_>  
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)。 $ts1XIK%  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 ~`Rb"Zn  
?Jy /]j5fI  
a,`f`;\7N%  
D\0q lCAs  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 +.pri  
3!qp+i)?  
}[mLtv%&  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 PHU$<>  
操作→ ,9YgznQ  
杂项→ ^_5t5>  
Savitzky-Golay过滤器 /#-zI#iK  
#dhce0m  
o8c5~fG1  
/Dj-@7.C/  
3.可视化的过滤函数 t`Lh(`  
k^ Qd%;bdF  
hUP?r/B  
\m%Z;xKG  
4.影响过滤器-窗口大小 Cc}3@Nf{/  
r(OH  
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。 Qr9@e Q1Pp  
GzEvp  
U>0~/o  
U%V4@iz~\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。 $i;m9_16  
Ge^(Ag}vE  
s0\}Q=s[  
2e^6Od!Y?  
5.局部噪声过滤 S=_*<[W%4  
|*> s%nF|  
BK)3b6L=%  
.Ge`)_e  
6.FWHM 检测 <TEDqQ  
Zt ;u8O  
>41K>=K  
B+4WnR1%T  
7.等距的重采样 pF<KhE*V  
]=G  dAW  
Oh; V%G  
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