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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

vD9D:vK  
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)。 [Fj+p4*N  
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。 q)xl$*g  
-7z y  
`R52{B#&/  
(,c?}TP  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 q}v04Yy,o  
*@n3>$  
O| 6\g>ew  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器  `pd   
操作→ SA+%c)j29  
杂项→ @))}\:  
Savitzky-Golay过滤器 bZay/ Zkj  
6Vbv$ AU  
lH@E%  
jw(> @SXz  
3.可视化的过滤函数 m9<%v0r  
"i{_<;p O  
~d7Wjn$@  
>6l;/J  
4.影响过滤器-窗口大小 [[0bhmG)  
)y/DGSd  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 O? Gl4_y  
60aKT:KLC_  
<f.>jjwFE  
]oas  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 *L;pcg8{  
*bxJ)9B  
l4mUx`!  
P"bknXL  
5.局部噪声过滤 u JQaHL!  
s !hI:$J.  
ia^%Wg7  
ovDJ{3L6O  
6.FWHM 检测 AvrL9D  
z#{ 0;t  
. Z*j!{@c  
5 PGlR!^  
7.等距的重采样 \]T=j#.S$  
]>)u+|  
n^iNo  
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