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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

co$I htOv  
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)。 *u4h+P  
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。 %4~2  
$($26g  
ErNL^Se1  
2#bpWk9  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 fYuz39#*  
#PpmR _IX  
nDvj*lZF  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 vf+GC*f  
操作→ VnB"0 "%w  
杂项→ `}YCUm[SI  
Savitzky-Golay过滤器 1 \_S1ZS  
&nk[gb o\  
2O^7zW  
*0GR }k  
3.可视化的过滤函数 R7 )2@;i  
Rs<li\GS  
INFbj8T  
spE(s%dgL  
4.影响过滤器-窗口大小 <TL!iM  
\/Z?QBFvz  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 n:-:LSa+3  
/K{` gc  
B1GBQH$Ms  
1I*b7t  
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。 Vnu*+  
M7|k"iz v  
DRC2U%[  
([y2x.kd  
5.局部噪声过滤 $y\\ ?  
u&HLdSHe  
Uk=-A @q  
-^i[   
6.FWHM 检测 b42"Y,sbB  
[J'O5" T  
dVh*  a  
tCFXb6Cz  
7.等距的重采样 9%i|_c}  
M PhG:^g  
o/grM+_  
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