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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

aK]H(F2#  
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)。 B8NMo5a  
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。 wqAj=1M\  
1Wb_>`;  
;` ! j~  
p* tAwl  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 o,_R;'\E[a  
}o7"2h ht  
t{Z:N']H  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 `Zd\d:Wyv  
操作→ Mb'Tx  
杂项→ ?btZdnQ))S  
Savitzky-Golay过滤器 c3C<P  
=4804N7  
f~{4hVA  
fu{.Ir  
3.可视化的过滤函数 ?K= X[  
s]2_d|Y  
17+2`@vJgM  
6HRr 4NDcj  
4.影响过滤器-窗口大小 o$k9$H>Na  
'L8B"5|>  
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。 DGO\&^GT^  
`-[|@QNFz  
Y *n[*N  
iDV. C@   
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。 *#7]PA Qw  
S(Q=2Y  
( !0fmL  
TyN]Pa  
5.局部噪声过滤 M7\yEi"*  
y\zRv(T=  
hv#|dI=kZR  
B-W8Zq#4>  
6.FWHM 检测 s> JWNP  
Og<nnq  
IRIYj(J  
:bu]gj4e  
7.等距的重采样 PiF&0;  
ws< (LH  
6 B*,Mu4A  
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