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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

/2 N%Z  
]=Q'1%  
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)。 gE~31:a^  
        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。 50A_+f.7%  
HL]?CWtGP  
!$HWUxM;p  
?hYe4tc-#  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 #S)*MT4ke  
DGnswN%n1  
&\r%&IX/  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 3}Pa,u N  
        操作→ Ql 1# l:Q  
杂项→ sEa:p: !  
        Savitzky-Golay过滤器 oCS NA.z  
`shB[Lt  
*RO ~%g  
qMkP/BjV  
3.可视化的过滤函数 l{4\Wn Va  
&~8}y+z  
4w,}1uNEf  
PhQD}|S  
4.影响过滤器-窗口大小 ;DTNw=  
N>_7Ltw/  
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。 iy 5  
yLP0w^Q  
t +_G%tv  
\?Z dUY  
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。 6dh PqL  
7~&Y"&  
g=.5*'Xlp  
6yU~^))bx  
5.局部噪声过滤 =[,adB  
;S7xJ 'H  
pP#?|  
x9=lN^/4  
6.FWHM 检测 m:t $&  
,rKN/{M!  
 >Pu*MD;  
bu.36\78  
7.等距的重采样 9fiZ5\  
! 9e>J  
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