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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

7<p? E7  
H]d'#1G  
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)。 oq3{q  
        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。 PML +$  
*Qe{CE  
g{%2*{;i  
3PU'd^  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Zk#?.z}  
h&$,mbEoI  
`p{,C`g,R  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 H]JVv8  
        操作→ 08JVX'X-mr  
杂项→ AiE\PMF~{P  
        Savitzky-Golay过滤器 \QKr2|  
qc6eqE  
.e8S^lSl  
dgsD~.((A  
3.可视化的过滤函数 Vuu_Sd  
%V&I${z  
;V"(! 'd  
k9iXVYQ.;r  
4.影响过滤器-窗口大小 0nOp'Ky\k  
<{yQNXf[  
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。 - yn;Jo2-  
L.M|o  
SuU %x2  
&}/h[v_#'  
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。 7gY^aMW  
`GD>3-   
G oJ\6& "  
=-GHs$u%f  
5.局部噪声过滤 LUjev\Re  
qmJ^@dxs  
J)xc mK  
gQ=g,X4  
6.FWHM 检测 '5n67Hl 1  
6}E C)j;Fw  
9BM 8  
K@PQLL#yJp  
7.等距的重采样 rtM!|apr  
d|8iD`sZz  
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