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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

U 7mA~t2E  
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)。 MQ;c'?!5[!  
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。 +g36,!q  
1Xy{&Ut\  
&_X6m0z  
,VZ;=  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 (I3:u-A  
+zodkB~)  
XVXiiQ^  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 d>"t* >i]>  
操作→ 8joJ e>9VJ  
杂项→ ""`> v`\  
Savitzky-Golay过滤器 Gy{C*m7Q  
d{_tOj$  
nLK%5C  
d"zbY\`  
3.可视化的过滤函数 N<wy"N{iS  
& sbA:xZBA  
cU}j Whu  
# Sfz^  
4.影响过滤器-窗口大小 =XWew*  
cJ9:XWW  
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。 HfN-WYiR  
KQsS)ju  
S.o 9AUv9  
(QQ/I;  
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。 C~o6]'+F_  
X\3IY:Q@T  
P;jl!o$  
oQJK}9QR  
5.局部噪声过滤 rAqg<fR*  
Bvx%|:R  
`5}XmSJ?5  
x7$U  
6.FWHM 检测 $-""=O|"   
;OW`(jC  
2YvhzL[um  
6hKavzSi  
7.等距的重采样 ;p ~@*c'E  
T xRa&1  
hg7`jE&2  
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