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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

x$hT+z6DUC  
在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 utu V'5GD  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 vc%=V^)N7U  
G)IK5zCDd  
#fx>{ vzH  
+R8G*2  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 {h*)|J  
;e)`C v  
b|-}?@&7&q  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 "l 8YD&q  
操作→ =28ZSo^  
杂项→ QQ,V35Vp[  
Savitzky-Golay过滤器 Hk f<.U  
CzDV^Iv;Q{  
@+{F\SD\  
V]Rt[l]  
3.可视化的过滤函数 4#,,_\r  
OF}."a  
yUjkRT&h  
Q7#t#XM  
4.影响过滤器-窗口大小 [*J?TNk  
SM8f"H28  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 + )n}n5  
x7xMSy  
1'!D   
oj/#wF+  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 _WR/]1R  
:6:,s#av  
eI9#JM|2  
7,s5Gd-  
5.局部噪声过滤 |It&1fz}  
Dz&,g+>$J  
8<x& Xd  
7|xu)zYB  
6.FWHM 检测 Bg[_MDWc-P  
6 w'))Z  
LJ6L#es2  
ce [ Maw  
7.等距的重采样 nDS\2  
&hUEOif  
9k~%HN-[  
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