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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 gWD46+A){  
yQcIfl]f  
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)。 CL3b+r  
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。 "|Gr3sD  
1'B&e)  
Y(RB@+67  
Y{d-k1?s5  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 t i&!_  
RNo~}#  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 H-,p.$3}  
操作→ dL]wu! wE  
杂项→ 7v&>d,  
Savitzky-Golay过滤器 =odKi"-6  
yGY:EvH^?  
M3G ecjR  
s^>  >]  
3.可视化的过滤函数 ~KQiNkA\|l  
B3 |G&Kg  
Q7#t#XM  
[*J?TNk  
4.影响过滤器-窗口大小 dY{qdQQ}  
`mthzc3W  
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。 !bIE%cq  
Mt4*`CxtH;  
k4PXH  
I5@8=rFk  
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。 *C);IdhK%y  
$0gGRCCG;  
I~GHx5Dk  
LAFxeo  
5.局部噪声过滤 Q@1SqK#-DQ  
Jcy+(7lE)  
O\SH;y,N  
ix hF,F  
6.FWHM 检测 Y P,>vzW  
hSz_e  
'|<r[K  
3 a|pk4M  
7.等距的重采样 v\@pZw=x  
:='I>Gn  
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