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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

d=D#cs;\  
@#^Y# rxb  
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)。 +2tFX  
        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。 Af@\g-<W_  
Z{t `f[  
LB({,0mcX  
uF[*@N  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 UlNiH  
J8@.qC'!  
+BO kHXk1  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 `t9k!y!GV  
        操作→ Z0v?3v}9^  
杂项→ LN.*gG l  
        Savitzky-Golay过滤器 ]ZP!y  
~K5A$ s2  
_u;pD-  
@+~>utr  
3.可视化的过滤函数 Xf"< >M  
>hSu1s:  
B#`'h~(7  
} 7:T? `V:  
4.影响过滤器-窗口大小 O3T7O`H[  
xCWS  
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。 p{v*/<.;  
F?jD5M08t/  
jAcKSx$}y"  
R i,_x  
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。 T~L V\}h  
.v}|Tp&k  
!;vv-v,LQ  
;ThFB  
5.局部噪声过滤 z6;hFcO  
8sBT&A6&j  
k' Fu&r  
g]N'6La  
6.FWHM 检测 j+3rS  
G,B4=[Y  
79}jK"Gc  
yZm=#.f  
7.等距的重采样 z%T|L[(6  
]91QZ~4a  
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