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2024-01-18 08:05 |
Savitzky-Golay滤波函数
1.摘要 1]zyME
jTxChR
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)。 m0q`A5!)
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。 .> \>F{#~
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[attachment=125223] 2&G1 Q'!
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2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 LKwUpu!
rSFXchD/
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ^?l-YnQqm?
操作→ L@x8hUG"
杂项→ EIl$"^-
Savitzky-Golay过滤器 / A`zy
DqC }f#
[attachment=125224] Yi! >8
D -\'P31
3.可视化的过滤函数 mk3e^,[A
HZ`G)1&)
[attachment=125225] @R Y b-d
y{}, {~FA"
4.影响过滤器-窗口大小 I}CA-8
%BP)m(S7
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。 3Tte8]0
M5bj |tQ4
[attachment=125226] 0aN }zUf
]> "/<"
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。 ?;=Y1O7 N(
x;b+gIz*
[attachment=125227] $5 p'+bE
GeW$lA I
5.局部噪声过滤 U=<.P;+f9
uL{~(?U $
[attachment=125228] Bv|9{:1%X}
*,=+R$
6.FWHM 检测 NCh(-E
V5^b6$R@
[attachment=125229] @ %B!$\]
2\8\D^
7.等距的重采样 jm!C^5 !
'f<_SKd
[attachment=125230]
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