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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

Eo!1 WRruF  
x@;XyQq  
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)。 "@;q! B.qo  
        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。  S`)KC-  
c5+oP j  
{+0]diD  
qH: ` O%,  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 .DMeW i  
Nq/,41  
y+)][Wa0  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 |<96H8  
        操作→ ! k)}p_e  
杂项→ b'pbf  
        Savitzky-Golay过滤器 u-=S_e  
!h4S`2oZ/  
;]D@KxO$dJ  
<UQaRI[55  
3.可视化的过滤函数 '>^+_|2  
-v'7;L0K  
5?r#6:(yI  
2asA]sY  
4.影响过滤器-窗口大小 'ejuzE9  
N)K};yMf  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 mT <4@RrB  
MUh )  
0?qXDO&~  
,A[40SZA  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 *]nha1!S  
0(VH8@h`O  
9$c0<~B\  
@Ck6s  
5.局部噪声过滤 s3HwBA  
iA3d[%tBb  
%6j|/|#]  
odMjxWY  
6.FWHM 检测 ?7 e|gpQ|  
.Qg!_C  
,>A9OTSN\  
Z $ Fh4  
7.等距的重采样 RIJ+]uir4  
Y5&Jgn.l  
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