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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

f$9|qfW'$  
Jt #HbAY  
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)。 Om;aE1sW  
        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。 2b,edJVt?  
]N;n q  
'U*#7 1S  
_ker,;{9C  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ~kj96w4eAR  
^Sj;~  
O*bzp-6\  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 zGNW5S9G  
        操作→ )_n(u3'  
杂项→ b|@zjh;]A7  
        Savitzky-Golay过滤器 zg@i7T  
x!vyjp  
BTYYp1  
B/qN1D]U.  
3.可视化的过滤函数 = Ezg3$%-  
|(2#KMEWa  
MM*~X"A  
Xit@.:a;  
4.影响过滤器-窗口大小 $E[M[1j  
n~BQq-1  
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。 _Pa@%/  
if*~cPnN  
DU)q]'[u  
?.uhp  
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。 ,fTC}>s4  
7'65+c[&  
-;ra(L`  
%`K{0b  
5.局部噪声过滤 H=*0KX{  
p&u\gSo  
);y ZyWDV  
`sIm&.d  
6.FWHM 检测 \x:U`T  
=hd0Ui>x  
:SW vH-]  
)V+/@4  
7.等距的重采样 #Ef!X  
PC+Soh*  
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