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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 /np05XhEa  
\B4f5 L8k  
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)。 73j\!x  
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。 KzZfpdI92  
%y)]Q|  
8B?*?,n5  
]FNe&o1zX  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 7Y?59 [  
j'x@P+A  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 %)ri:Qq  
操作→ %MCJ%Ph  
杂项→ L,yq'>*5s  
Savitzky-Golay过滤器 Aflf]G1  
!_q=r[D\  
zYxA#TZL  
AvVPPEryal  
3.可视化的过滤函数 `*o ko[\3  
/H?) qk  
FwE<_hq//  
18^K!:Of  
4.影响过滤器-窗口大小 }0Q T5   
%H[~V f?d  
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。 a8YFH$Xh  
hbe";(  
`z^50Vh|  
%!7A" >ai  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 oj=% < a  
xyP 0haE  
ov5g`uud  
' %&-`/x  
5.局部噪声过滤 ~Qd|.T  
UGxF}Q  
Sim$:5P  
vA{DF{S 4  
6.FWHM 检测 QFB2,k6jN  
g)ofAG2  
BXNC(^  
:*vSC:q  
7.等距的重采样 Mr*CJgy  
eNK6=D|  
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