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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

[vV]lWOp'  
H]K(`)y}4  
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)。 Z%Q[W}iD  
        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。 AI}29L3C  
&$ZJfHD@  
'+LC.lM  
,r!_4|\  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 oY{L0B[  
//S/pCqED  
p3>p1tC  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 U<QO@5  
        操作→ MlVN'w  
杂项→ H`|8x4  
        Savitzky-Golay过滤器 w}nc^6qH  
tJ`tXO  
C)66 ^l!x  
|Am +f.  
3.可视化的过滤函数 T9N][5\  
7 06-QE^  
o|FjNL  
DtLga[M  
4.影响过滤器-窗口大小 ([\mnL<FC  
Q'D%?Vg'  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。  1$nlRQi  
&f48MtE  
\~u7 k  
=UY)U-  
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。 5Us$.p  
+ZOjbI)  
{yFCGCs  
R]L$Ld< ij  
5.局部噪声过滤 K[{hh;7  
I_ O8 9Sgn  
cP8g. +  
|7XPu  
6.FWHM 检测 I'W`XN  
<K6gzi0fl  
R-%v??  
f7&53yZF  
7.等距的重采样 ldFK3+V  
.AHf]X0  
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