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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

.(&6gB  
[,&g46x22  
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)。 %X\J%Fj  
        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。 ,T;sWl  
dLQp"vs$  
i<&z'A6&]*  
j gV^{8qG  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 eDo4>k"5  
6oKlr,.  
4FneP i~i  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 lBn<\Y!^  
        操作→ @MQfeM-@  
杂项→ OL=X&Vaf<  
        Savitzky-Golay过滤器 kFJ]F |^7  
};2Lrz9<  
va~:Ivl-)  
e?\Od}Hbw  
3.可视化的过滤函数 ]Y & 2&  
Y&VypZ"G>  
K[SzE{5=P  
d+Mogku2  
4.影响过滤器-窗口大小 [L7S`Z  
/ /G&=i$  
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。 I9TNUZq('  
7ey|~u2  
5m;pHgkb  
X:FyNUa  
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。 m:EYOe,w  
zBrIhL]95  
7 |Qb}[s  
ABE EJQ  
5.局部噪声过滤 u 'ng'j'  
Q0 PqyobD  
?h7[^sxJ  
HVC|0}  
6.FWHM 检测 z:n JN%Qb  
O[ans_8  
PC=s:`Y}R  
s5b<KQ.  
7.等距的重采样 &=8ZGjR< }  
<!u(_Bxw/  
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