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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

e$u4vC~  
在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 HQUeWCN  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 tG8jFou  
>iOzl wmG  
B!dU>0&Ct  
wO:Sg=,  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 a@@M+9Q  
>_c5r?]SG  
!eAo  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器  |y h\  
操作→ Ti2Ls5H}  
杂项→ (]RM6i7  
Savitzky-Golay过滤器 DNR~_3Aq  
kdxz!  
6ns! ~g@  
Tx 1 vL  
3.可视化的过滤函数 -*~CV:2iq-  
9U {y1}  
+vNZW@_$D  
^A][)*SZ  
4.影响过滤器-窗口大小 nLwiCf e  
ui "3ak+F  
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。 zP:cE  
a8dXH5_  
{ F'Kk\f%:  
zOHypazOTq  
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。 `/"nTB  
l{:a1^[>y  
 cO\-  
jSOS}!=  
5.局部噪声过滤 "c(Sysl.L  
TgTnqR@/  
tM,%^){p$  
}C  /]  
6.FWHM 检测 YC=S5;  
6cdMS[_SD(  
N7%TYs  
R8-^RvG  
7.等距的重采样 uNHdpni  
sBK <zR  
<]Wlx`=/D  
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