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2024-01-18 08:05 |
Savitzky-Golay滤波函数
1.摘要 oI5^.Dr FW \9fJ)*- 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)。 ekW#| 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。 :HM~!7e H:nO\] [attachment=125223] xS4?M<|L63 J`4V\D}n 2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 U2)?[C1q{ X?YT>+g; 对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 jR9;<qT/ 操作→ 7g5Pc_ 杂项→ #qu;{I#W3 Savitzky-Golay过滤器 n&!q9CR` Ei<m/v
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%i 3.可视化的过滤函数 v.ow`MO=; ]s0GAp" [attachment=125225] i[4!% FxB Py?e+[cN 4.影响过滤器-窗口大小 HzL~B# !UR3`Xk 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。 L=<$^ m l,9rd[ [attachment=125226] _%3p&1ld *kTj,&x[ 更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 +f$
{r7 yf[1?{iVo [attachment=125227] Ci 'V g:.LCF 5.局部噪声过滤 r:PYAb=g g##<d(e!} [attachment=125228] JC`;hY V*r/0|vd 6.FWHM 检测 *ZV3]ig2$ Lxn-M5RPQ [attachment=125229] @#*{*
S8 PdEPDyFk h 7.等距的重采样 -aLM*nIoe W0;QufV [attachment=125230]
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