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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

puPI ^6y%  
q7 PCMe  
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)。 }MaY:PMA  
        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。 *)K\&h<{  
DS?.'"n[u  
Vn5T Jw  
!Cgj >=  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ,rMDGZm?  
*2 Pr1U  
biHacm  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 t7byOMC  
        操作→ M5{#!d}^D  
杂项→ +2`BZ}5y  
        Savitzky-Golay过滤器 ^QNc!{`  
JuO47}i]5  
qfsPX6]  
u1meys a{0  
3.可视化的过滤函数 q-!H7o  
NQ`D"n  
|aDBp  
hDxq9EF  
4.影响过滤器-窗口大小 `,]Bs*~  
`X<B+:>v-  
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。 '3S~QN  
M v6 ^('  
2.3_FXSt  
MZGhN brd  
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。 uHU@j(&c  
Ef]Hpjvp  
?=&; A  
w0!$ow.l  
5.局部噪声过滤 %>FtA)  
CM?:\$ 4  
c'2/C5  
Q]9$dr=Kk0  
6.FWHM 检测 <UGaIb  
,4'gj0  
529b. |  
D [+LU(  
7.等距的重采样 T#B#q1/  
7IxeSxXH  
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