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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 0-uw3U<  
@0 'U p  
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)。 1~'jC8&J  
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。 AN:yL a!  
Q6W![571;  
+J|H~`  
xorafL  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 2j: 0!%  
`sCn4-$8  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 hJ$9Hb  
操作→ n m<?oI*\  
杂项→ gfs;?vP  
Savitzky-Golay过滤器 {9yf0n  
~_-]> SI  
tEL9hZzI  
4Wp5[(bg  
3.可视化的过滤函数 R0}1:1}$Sn  
UXlZI'|He  
.07`nIs"  
'Y/0:)  
4.影响过滤器-窗口大小 y ?&hA! x  
R!%nzL@e&`  
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。 fO$){(]^  
 #D4  
] \M+ju  
UWF \Vx*)b  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 : oXSh;\  
>;^/B R=  
8 ECX[fw  
QJ3#~GYNr  
5.局部噪声过滤 Rh ^(91d  
Oj;*Gi9E  
{2h *NFp  
MzD1sWmK  
6.FWHM 检测 .P$m?p#  
dgjK\pH`h  
RkE)2q[5  
!1G KpL  
7.等距的重采样 uYMn VE"  
>I|8yqbfm  
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