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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

JiXN"s^mcb  
[?]p I  
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)。 Qi9M4Yv  
        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。 c.>OpsF  
/$FpceB!W  
w'mn O'%  
x51xY$M  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Ro2!$[P  
<#T #+uO  
"M %WV>  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 H]M[2C7#N  
        操作→ y99|V39'  
杂项→ nv: VX{%  
        Savitzky-Golay过滤器 xR&Le/3+  
Dk g-y9  
nEik;hAz  
qx?0]!x  
3.可视化的过滤函数 iTCY $)J  
C}:_&^DQ  
? 8S~R  
8ROZ]Xh,x  
4.影响过滤器-窗口大小 >kDkvg1"  
.bRDz:?j  
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。 LcHe5Bv%  
$n::w c  
#/hXcF  
h]o{> |d9  
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。 5d)\Z0s  
0qN+W&H  
O[9A}g2~  
qa?0GTAS  
5.局部噪声过滤 } FC(Z-g  
p8E6_%Rw  
n%ZOR1u)k#  
mX@!O[f%9e  
6.FWHM 检测 -JXCO <~k  
l}9E0^AS  
5 r&n  
b./MVz  
7.等距的重采样 +J2;6t  
0JV|wd8j  
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