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2024-01-18 08:05 |
Savitzky-Golay滤波函数
1.摘要 vU_d=T%$
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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)。 ^wx%CdFm'P
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。 g.B%#bfg
ia%z+:G
[attachment=125223] c;:">NR
^[{`q9A#d
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 w/b>awI
prNhn:j
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 @4IW=V
操作→ _BZ1Vnv
杂项→ N$\ bg|v
Savitzky-Golay过滤器 !dU9sB2
: a_BD
[attachment=125224] _GVE^yW~z
A}t %;V2
3.可视化的过滤函数 A6Ghj{~
Nls83 W
[attachment=125225] :J^qj AV
L'zE<3O'3
4.影响过滤器-窗口大小 &49u5&TiP
3lo;^KX !
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点，因此曲线更平滑。 yJ!OsD
0U$:>bQ
[attachment=125226] `I5O4|K)
, N53Iic
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。 z;i4N3-:
" -w ^D!C
[attachment=125227] \7pipde
s}6+8 fE"
5.局部噪声过滤 T4mv%zzS
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6.FWHM 检测 rwi w
Rh
Vc lr)}5
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7.等距的重采样 Vy__b=ti?
9 B
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[attachment=125230]
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