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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

besc7!S  
<n_? $ TJ  
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)。 8Y SvBy  
        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。 \:'GAByy  
$`xpn#l z  
oy[s])Tg  
(U\o0LI  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 cg )(L;  
/{R ^J#  
U" @5R[=F-  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 D(z#)oDr  
        操作→ zB m~J%  
杂项→ j'*.=cwsp  
        Savitzky-Golay过滤器 kwi$%  
uNewWtUb(  
TT/=0^"  
J rK{MhO  
3.可视化的过滤函数 -cUW,>E  
JKKp5~_~  
l|842N@1  
8y<mHJ[B  
4.影响过滤器-窗口大小 %n]jsdE^|  
D~inR3(}  
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。 52^3N>X4X  
6l|L/Z_6  
4][VK/v+  
S|d /?}C|e  
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。 +:m)BLA4l  
 H#F"n"~$  
qY&(O`?m&  
yI=nu53BV  
5.局部噪声过滤 06NiH-0O  
+;H=_~b  
D~qi6@Ga  
.aL%}`8l?  
6.FWHM 检测 =Q"thsR  
y**L^uvr  
oe6Ex5h  
w2$ L;q  
7.等距的重采样 r:xg#&"*  
gISA13  
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