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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

4 0as7.q  
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)。 >;I$&  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 8bT]NvCA  
v%8.o%G  
t;g= @o9YA  
8XFs)1s[  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 V?x&.C2Z  
ft$@':F  
}',/~T6  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 M:&g5y&  
操作→ R0|dKKzS  
杂项→ oT9dMhx8  
Savitzky-Golay过滤器 h+ixl#:  
DbDi n  
X; [$yW9hE  
Wx~N1+  
3.可视化的过滤函数 l\+^.ezD  
AXbDCDA  
-2Bkun4Pt  
j0^%1  
4.影响过滤器-窗口大小 &d1|B`gL|  
V $'~2v{_  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 Aun X[X9  
M.b1=Y  
K ?R* )_  
`cu W^/c  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 l;+nL[%`  
LBO3){=J  
~< ~PaP$=\  
D}.Pk>5  
5.局部噪声过滤 &~9'7 n!  
\OR=+\].9  
#J4{W84B  
v2Lx4:dzi  
6.FWHM 检测 k :KN32%  
Q7V*~{  
: T` Ni  
"$@>n(w  
7.等距的重采样 32#|BBY  
(T&rvE  
yH YqJ|t  
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