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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

0!v ->Dk  
mf'V)  
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)。 G "P4-  
        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。 \h8 <cTQ  
E 7-@&=]v  
+iOKbc'  
e<r,&U$  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 O|_h_I-2  
g+X}c/" .  
U`hY{E;  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 .F+@B\A<  
        操作→ vv26I  
杂项→ ]qhPd_$?D'  
        Savitzky-Golay过滤器 +S Jd@y@fR  
;# Q%j%J  
LdJYE;k Ju  
ws4cF N9P?  
3.可视化的过滤函数 n]he-NHP  
eYx Kp!f  
n_'{^6*O  
JU&+c6>  
4.影响过滤器-窗口大小 P;4w*((} ~  
fFQ|T:vm  
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。 k5]j.V2f  
iYC9eEF  
Dc)dE2  
(Cq n6 dWK  
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。 8V~vXnkM  
$MJm*6h  
@B}aN@!/  
/Z7iLq~t"G  
5.局部噪声过滤 {T].]7Z  
!>:?rSg*  
2 3gPbtq/  
F:aILx  
6.FWHM 检测 Q|@4bzi)  
NIw\}[-Z0E  
|fo0  
:,)lm.}]t  
7.等距的重采样 K #.  
7%sdtunf`  
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