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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

{P = {)  
1J<-P9 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)。 w)!(@}vd  
        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。 VN$#y4  
c/g(=F__[  
^//N-?Fx  
jh g!K.A  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 LO` (V  
*>\RGL;]8  
L`"cu.l  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 kdW i!Hp  
        操作→ w#JF7;  
杂项→ 2\s-4H| q  
        Savitzky-Golay过滤器 9&2kuLp?P  
8#kFS@  
^2=Jv.2{|  
+<3tv&"  
3.可视化的过滤函数 4Y-9W2s  
h\.UUC&<  
A:p0p^*  
5[Q44$a{  
4.影响过滤器-窗口大小 8PQ$X2)  
q<;9!2py  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 9_TZ;e  
FE_n+^|k<  
`qfVgT=2  
'fg`td  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 6\E |`  
5Impv3qaZ  
Zj}DlNkVu  
]-ZD;kOr  
5.局部噪声过滤 Qs,LK(1  
~&KfJ  
4!monaB"e  
9Y/c<gbY  
6.FWHM 检测 *, {b]6v  
^U`[P@T  
G=b`w;oL:  
mBnC]$<R  
7.等距的重采样 %K%8 ~B  
f|b|\/.=  
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