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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

ao#!7F  
bGv* -;*  
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)。 *E:x E/M!2  
        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。 3bC+Mco  
GCT@o!  
CRFCqmevR  
E&*: jDg  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 0rD#s{?   
g \Wj+el}  
W wuZ(>|  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 9)`amhf>  
        操作→ ncv7t|ZN  
杂项→ OifvUTl9b  
        Savitzky-Golay过滤器 Y\xUT>(J7  
St@l]u9  
k#O,j pbB  
l&Z Sm  
3.可视化的过滤函数 GnFs63  
o(*F])d;  
}j46L1T  
o0ZIsrr  
4.影响过滤器-窗口大小 -ynBi;nH  
9Bz0MUbrLl  
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。 f1mHN7hxW  
740B\pc0  
-4w%Iy  
brh=NAzt  
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;NbQ  
)RN<GW'  
['cz;2{:W  
!9;)N,  
5.局部噪声过滤 $&hN*7Ts  
[4*1}}gW%5  
F8<"AI  
DP 9LO_{  
6.FWHM 检测 S]^`woD  
~6`iY@)  
$ rUSKm#  
a?F!,=F  
7.等距的重采样 E{4 e<%Y,  
b9~A-Z  
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