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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

h_]3L/  
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)。 ;JFE7\-mC  
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。 ^g[\.Q  
%e7{ke}r  
MV$>|^'em  
!5`}s9hsF_  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 (W+9 u0Zq  
U^Z[6u  
N(&FATZUW  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 *ILS/`mdav  
操作→ o;Zoj}  
杂项→ `#fOY$#XB  
Savitzky-Golay过滤器 '*>LZo4  
$},:z]%D  
6Epns s  
U`6QD}c"s  
3.可视化的过滤函数 Vu\|KL|  
}U'5j/EFZ  
{ r&M  
w^|,[G ^}H  
4.影响过滤器-窗口大小 CX':nai  
LEhku4U.  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 ?xQ lX%&`6  
JIb<>X,  
&;)~bS(   
H.idL6*G  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 9,`mH0jP  
~n[LL)v  
'dWJ#9C  
YGWb!|Z$  
5.局部噪声过滤 *~!xeL  
IU$bP#<  
hQL9 Zl~  
5.?O PK6  
6.FWHM 检测 h!K B%4V  
WKah$l  
#0`"gR#+  
1.,mNY^UN  
7.等距的重采样 Z~?:r  
k 5"3*  
3]N}k|lb%  
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