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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

9'4cqR  
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)。 TkQ05'Qc  
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。 J\ 3~  
.+M4P i  
WnIh( 0  
DsFrA]  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ;CU3CLn  
~^3B(feQ]  
8\ :T*u3  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 (,<?Pg7v:f  
操作→ Crey}A/N  
杂项→ khEHMvVH  
Savitzky-Golay过滤器 4Q!*h8O  
cPtP?)38.  
I=lA7}  
u37+B  
3.可视化的过滤函数 2#py>rF(  
"2Ye\#BU6  
Cjwg1?^RZ  
sa*hoL18  
4.影响过滤器-窗口大小 4ci @$nL1  
o!j? )0d  
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。 \9 ^w M>U  
M\T6cN@m  
xEZvCwsb  
,>e<mphM  
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。 ~>qcV=F^d,  
`VS/ Xyp  
7DT9\BT  
L%=u&9DmU  
5.局部噪声过滤 ThFI=K  
Q+#, VuM  
6rR}qV,+{  
RJSNniYr7  
6.FWHM 检测 PY) 74sa  
)C <sj   
hL&z"_`  
7MBz&wE^f  
7.等距的重采样 1tfm\/V}ho  
  5)mn  
Plt~l3_  
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