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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

"qawq0P8Z  
T tPr)F|  
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)。 IK'F{QPH  
        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。 RwW$O@0  
GzdRG^vN  
W"Z#Fs{n8  
oCVku:.  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 B52yaG8C  
sm   
gXt O*Rfqk  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 C`NmZwL  
        操作→ G=|70pxU  
杂项→ wX0l?xdI  
        Savitzky-Golay过滤器 `a >?UUT4  
0oSQY[ht/  
$e BQH  
9/@ &*  
3.可视化的过滤函数 ? Vp%=E  
1[SA15h  
m; o4Fu  
Iyyo3awc  
4.影响过滤器-窗口大小 P$ucL~r  
=WK04\H  
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。 n(>C'<otj  
zb:kanb-  
=IZ[_ /@  
u]E.iXp  
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。 a8Uk[^5  
d)tiO2W  
&yU>2=/T  
ARF\fF|<2  
5.局部噪声过滤 ]g,lRG  
xQU"A2{}>  
8eJE>g1J  
d>|;f  
6.FWHM 检测 Uw)=WImz[  
HCj> ,^<h  
w2OsLi Sv  
GoIQ>n  
7.等距的重采样 =K(JqSw+M  
#{*LvI&  
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