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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

H0"=Vs,n  
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)。 iGXBqUQ:  
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。 i.1U|Pi  
sn{AwF%  
e1q"AOV6  
c3 &m9zC  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 tK%c@gGU9  
'YSuQP>  
]|:uU  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 )fU(AXSP  
操作→ E&~nps8e  
杂项→ iz"3\{aN  
Savitzky-Golay过滤器 Z%gx%$  
y~<@x.  
`&$B3)Eb  
} PeZO!K  
3.可视化的过滤函数 ?PPZp6A3L=  
V7t!?xOL  
2}t&iG|0/  
<Mf*l)%*  
4.影响过滤器-窗口大小 '7I g.K&  
D!TZI  
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。 d @rs3Q1z  
PQj<[rY  
^O%9yEo  
q9}m!*8e  
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。 vH?9\3  
RB3 zHk%  
V{Q kN7-  
Lu>H`B7Q"  
5.局部噪声过滤 %(LvE}[RJ  
M1u{A^d.Z  
2Ji+{,?,  
)fh0&Y; R  
6.FWHM 检测 F;D1F+S  
aU<s<2 O)  
cBEHH4U  
7!2 HNg  
7.等距的重采样 t<b3K-  
#o[\Dwu  
U=!@Db5k~  
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