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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

_Pa(5-S'KR  
hU5[k/ 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)。 JI )+  
        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。 ^R1 nOo/  
*j><a  
wQb")3dw  
nXK"BYe  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 eOy{]< l3  
8gJ"7,}-'  
~FH''}3:3  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 &GwBxJ  
        操作→ 2|tZ xlt-  
杂项→ _]1dm)%  
        Savitzky-Golay过滤器 ywmx6q4MFL  
G hLgV  
8U\;N  
-`]B4Nt6  
3.可视化的过滤函数 j9%u&  
HoymGU`w  
5'\/gvxIC  
O-wR48Q  
4.影响过滤器-窗口大小 CY)Wuv ^  
@`k!7? Sq  
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!K0 t*  
h(d<':|  
M^r1b1tR  
CcgCKT  
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。 QYVT"$=  
x_v pds  
#PoUCRRC  
~yt+xWV  
5.局部噪声过滤 $]\N/}1v  
7R<<}dA]  
4xT(Uj  
p}R)qz-=5U  
6.FWHM 检测  tAP~  
/,2Em>  
y M , hF  
+q) ^pCC  
7.等距的重采样 R JnRbaC  
@`$8rck`  
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