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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

`p?E{k.N  
a ;S^<8  
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$@.{d&:w  
        因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 |TUpv*pq  
JZXc1R| 9  
_(z"l"l=$  
;&!dD6N  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 W_ 6Jl5]  
]s -6GT  
_N:h&uw  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 .)3 2WD%  
        操作→ YQ)m?=+J  
杂项→ h^0mjdSp,  
        Savitzky-Golay过滤器 piG1&*  
$ B9=v  
Qm.kXlsDI  
-&EmEXs%  
3.可视化的过滤函数 <di_2hN  
J7_H.RPa  
qC4-J)8 Wk  
3-R3Qlr  
4.影响过滤器-窗口大小 hjG1fgEj  
4r. W:}4:  
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。 m%V[&"5%e  
0|ps),  
#~x5}8  
?W n(ciO  
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。 `aUp&8{  
cMl%)j-  
cBI )?  
X u_<4  
5.局部噪声过滤 g,:N zb  
5G<CDgl^!  
wF uh6!J  
zFtGc  
6.FWHM 检测 X4$e2f  
2f!oA~|2  
@;6}xO2  
 {K9E% ,w  
7.等距的重采样 <yS"c5D6  
[!&k?.*;<  
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