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infotek 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  
[attachment=125224] l_s#7.9$  
riF-9 %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=<$^m  
l, 9r d[  
[attachment=125226] _%3p&1ld  
*k Tj,&x[  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 +f$ {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  
PdEPDyFkh  
7.等距的重采样 -aLM*nIoe  
W0;QufV  
[attachment=125230]
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