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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

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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)。 `qnp   
        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。 N;4bEcWjp  
p.6C.2q~s]  
mivb}cKM  
O 7RIcU  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 CX?q%o2b  
iGB1f*K%x  
:dq.@:+<R  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 L#O1 >  
        操作→ Su?e\7aj  
杂项→ .2"-N5Z  
        Savitzky-Golay过滤器 IR;l{q&`  
<|Srbs+  
uonCD8  
2?P H||  
3.可视化的过滤函数 'L?e)u.  
/By:S/[1pL  
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k%uR!cL  
4.影响过滤器-窗口大小 ]l4\Tdz  
W[c[ulY&  
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。 g>G+?PY  
[NE|ZL~  
g)$/'RB  
ypU-/}Cf,  
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。 ~_Q~AOFM  
b S-o86u  
q9Zp8&<EqH  
)X |[ jP  
5.局部噪声过滤 `-t8ag 3  
P.bxq50  
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M[  {O%!  
6.FWHM 检测 S[ch/  
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7.等距的重采样 YRg"{[+#]k  
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