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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

=-%10lOI  
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)。 yOswqhz  
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。 f >$V:e([  
C )J@`E  
60z8U#upM  
C8W4~~1S  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 b]6@ O8  
uW0Dm#  
3L^]J}|  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 O6"S=o&  
操作→ 8;v/b3  
杂项→ t.pn07$  
Savitzky-Golay过滤器 2+=:pc^  
UUR+PfY  
5j~1%~,#  
\'CA:9V}  
3.可视化的过滤函数 H;c3 x"  
-*[:3%  
^`?M~e2FZ8  
1n!xsesSc  
4.影响过滤器-窗口大小 0sfb$3y  
RdqB^>X  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 :^rt8>~  
vHXCT?FuG  
ybU_x  
2(AuhZ>  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 l05'/duuJ  
7m4*dBTr  
:5[1Iepdn  
D"M[}$P  
5.局部噪声过滤 @p<tJR"M  
b?K`DUju{0  
^v5<*uf%m  
t.Yf8Gy  
6.FWHM 检测 N?2C*|%f  
x@3" SiC  
%%sJ+)  
K$KVm^`  
7.等距的重采样 5m2f\^U  
1) Nj.#)  
bm poptfL  
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