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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 *4cuWkQ,  
=A"Abmx|  
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)。 Dh I{&$O/  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 uk):z$ x  
fq7#rZCxX  
CY1WT  
nh} Xu~#_  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 U zy@\  
w$}q`k'  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 -H-U8/WC  
操作→ #I/P9)4  
杂项→ X{-4w([  
Savitzky-Golay过滤器 Th)  
Y <6|z3  
8?yIixhw  
7H6Ts8^S  
3.可视化的过滤函数 -c`xeuzK'  
%F*9D3^h  
n1-p/a.  
_Id'56N]J!  
4.影响过滤器-窗口大小 S,&LH-ps   
c#OxI*,+/  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 4 2Z:J 0  
@.t +  
22l'kvo4"  
7+jxf[(XQ  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 {?qfH>oFA  
EmNVQ1w  
iQG!-.aX  
x93@[B*%  
5.局部噪声过滤 5aQ)qUgAW  
=M\yh,s!  
S:xXD^n#H  
,1 -%C)  
6.FWHM 检测 y,D9O/VP  
 {53FR  
CmU@8-1  
NFT:$>83`  
7.等距的重采样 +25}X{r$_  
x ytrd.  
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