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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

qNI, 62  
]'5;|xc9$/  
在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 5?p2%KQ  
        因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 qe#P?[  
|\_^ B  
1<+2kBuY  
ktnuNsp  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 j lp:lX  
;?W|#*=R  
aqYa{hXio  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 iY`%SmB  
        操作→ )v]/B+  
杂项→ ;`l'2 z@N  
        Savitzky-Golay过滤器 VmCW6 G#M  
IC6gU$e  
'#LQN<"4  
iP@ZM =&wz  
3.可视化的过滤函数 zR `EU,  
$|]" W=h  
76>7=#m0u'  
1J6,]M  
4.影响过滤器-窗口大小 / y A7%2  
T_X6Ulp  
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。 {*[\'!d--.  
R-NS,i={  
]V-W~r=  
p`nPhk,:b  
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。 I+Jm>XN  
:gerQz4R8  
?s\ OUr  
fq5_G~c =  
5.局部噪声过滤 \ W?R  
e?`5>& Up  
Ob}?zl@  
4%2~Wi8  
6.FWHM 检测 N;Dni#tQ`  
AgOp.~*Z~V  
so)"4 SEu  
I&MY{f  
7.等距的重采样 U7doU'V/  
#mZpeB~   
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