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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 c F]3gM  
I xBO$ 2  
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)。 3>v0W@C  
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。 ><c5Humr  
l&xD3u^G  
. *xq =  
3HR]TQ%r  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 *!@x<Hf<  
|LH*)GrD*t  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 s;$TX304  
操作→ Qe.kN dT+_  
杂项→ IQ~7vk()  
Savitzky-Golay过滤器 l}c2l'  
VTfaZ/e.  
4[0?F!%  
i]%"s_l  
3.可视化的过滤函数 t'x:fO?cp  
6qpV53H  
@A'1D@f#  
f`=T@nA  
4.影响过滤器-窗口大小 5V8C+k)  
5>Yd\(`K  
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。 ?<^AXLiKV  
@6'E8NFl  
Y_hRL&u3W  
AiHf?"EVT  
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。 % ul{nL:  
R9G)X]  
G$uOk?R#5c  
UVUO}B@[S  
5.局部噪声过滤 l{m~d!w`a  
{bqKb=nyZ  
>ImM~SR)  
Am0C|(#Xm  
6.FWHM 检测 WTs[Sud/  
1?#9K j{ql  
jZ,[{Z(N   
lNVAKwW2#  
7.等距的重采样 $: m87cR~  
$= xQX  
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