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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

T P#Hq  
hwj:$mR  
在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 p?idl`?^3  
        因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 d")TH3pG  
i[7<l&K]  
79MF;>=tV  
F!*tE&Se+  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 l1#F1q`^t  
P g.j]  
E9 6` aF{]  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 *w,C5 f  
        操作→ Q*K31Ln  
杂项→ qC:QY6g$N  
        Savitzky-Golay过滤器 C>~ms2c  
7B s:u  
/_{B_2i/>  
#Et%s8{  
3.可视化的过滤函数 \iQ{Q &JR:  
<yg! D21Y  
FhJtiw@  
 f2.|[  
4.影响过滤器-窗口大小 mK_2VZj&  
[L`w nP  
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。 )1iqM]~;B  
8H@]v@Z2  
$ts1XIK%  
W<tw],M-#  
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。 h*B7UzCg  
5e|yW0o  
W:S?_JM  
hj+iB,8  
5.局部噪声过滤 efX iZ  
`:#IZ  
]}z"H@k  
S17 c#6vT  
6.FWHM 检测 e754g(|>b  
>j6"\1E+Dz  
+rWcfXOHM  
A(}D76o_  
7.等距的重采样 bx._,G  
5lrjM^E|  
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