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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

hEFOT]P4  
nkzH}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)。 Q ZC\%X8j  
        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。 vY7 @1_"  
"A> _U<Y  
e{H(  
8F&Y;  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器  \EXa 9X2  
k=cDPu -  
D/afa8>LQH  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 y\ })C-&  
        操作→ z8XWp[K  
杂项→ .Q^V,[on1T  
        Savitzky-Golay过滤器 <kk!nsI  
pfs]pDjS:  
+i#s |kKs\  
K)  Ums-b  
3.可视化的过滤函数 \8g= Ix  
MxH |yo[  
I9dX\w}  
;XQ27,K&  
4.影响过滤器-窗口大小 8 C9ny}  
{9@u:(<X9  
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。 `(ik2#B`}  
7%W1M@  
0 6M?ecN  
_u'y7-  
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。 DN iH" 0%  
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mlPvF%Ba  
)TEm1\  
5.局部噪声过滤 M[+#*f.T}  
xI.0m  
&8Z .m,s]  
V/:2xT  
6.FWHM 检测 Pf/8tXs}  
1w,34*-}  
)Ay9 0Wt  
D1 $ER>  
7.等距的重采样 K- $,:28  
6B*#D.fd*  
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