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2024-01-18 08:05 |
Savitzky-Golay滤波函数
1.摘要 q+19EJ(
Agl5[{]E
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)。 0F1 a
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。 -=&r}/&
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[attachment=125223] T8Gx oNm
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2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 d0Py[37V
?uc=(J+ 6
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 QjWv? tm
操作→ MQ$[jOAqP
杂项→ 8do]5FE
Savitzky-Golay过滤器 7ib~04
6;dQ#wmg
[attachment=125224] |+~CdA
NN\% X3ri"
3.可视化的过滤函数 Dq)V] Zx
[D[s^<RJs
[attachment=125225] MG*#-<OV.
#|v\UJ:Pf/
4.影响过滤器-窗口大小 |qH -^b.F
'\(Us^Ug
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。 y"#o9"&>&
[< }:b>a
[attachment=125226] T6=c9f?7
p(8H[L4Y
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。 zy(sekX ;
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[attachment=125227] Y#{ L}
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5.局部噪声过滤 >2x[ub%$L
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[attachment=125228] U ; JZN
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6.FWHM 检测 Zgkk%3'^'
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7.等距的重采样 e[$=5U~c
0.'$U}#b
[attachment=125230]
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