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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

'h*jL@%TT  
BR2Gb~#T  
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)。 r`O Yq  
        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。 t2N W$ -E  
+<7Oj s>o  
L)sgW(@2  
R?xb1yc7_  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Z?axrGmg0  
W: ]FYC  
_wq?Pa<)e  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 NQ9v[gv  
        操作→ .Bm%  
杂项→ <)VgGjZ-H  
        Savitzky-Golay过滤器  7GgZ: $d  
X]0>0=^  
:L[>!~YG_n  
aB]0?C y9(  
3.可视化的过滤函数 oUv26t~  
isQ(O  
Jz@~$L  
ym%UuC3^w  
4.影响过滤器-窗口大小 TktH28tK  
UiFH*HT  
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。 u^80NR  
$<}c[Nm  
o5 L^  
Swi# ^i  
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。 {28|LwmL  
Rj8%% G-pt  
rqdwQ  
wQkM:=t5  
5.局部噪声过滤 qQ&uU7,#  
'rQ"Dc1D  
7e/+C{3v  
:6^7l/p  
6.FWHM 检测 QTV*m>D  
$6hPTc<C  
I.2J-pu}  
3a/n/_D  
7.等距的重采样 ~%TWF+  
4zug9kFK  
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