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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

h" W,WxL8  
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)。 6|=f$a  
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。 E]d. z6k  
d1T!+I  
KF}hV9IU  
{YC@T(  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 d-ko ^Y0  
@ q3k%$4  
!BF; >f`  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 >:!5*E5?  
操作→ djZqc5t  
杂项→ .{^5X)  
Savitzky-Golay过滤器 0mVNQxHI  
="H%6S4'  
;(%QD 3>  
Izc\V9+  
3.可视化的过滤函数 3?yg\  
C) s5D  
n@i HFBb  
uW{l(}0N  
4.影响过滤器-窗口大小 \)[j_^  
Or+U@vAnk  
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。 00y!K m_D  
,0sm  
5qm`J,~k  
<lPG=Xt  
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!!M%P  
w& #]-|$  
'<<t]kK[N  
{P./==^0  
5.局部噪声过滤 )&O %*@F  
/6* 42[r  
,4$>,@WW~  
AT3Mlz~7#  
6.FWHM 检测 59A}}.@?m  
cT,sh~-x,  
2zb"MEOS5  
%$L{R  
7.等距的重采样 ~ 7s!VR  
SnfYT)Ph  
0~S^Y1hH  
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