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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 ?9 8]\pI  
H~P"uYKIZ  
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)。 8uO@S*)0  
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。 (BA2   
T"GuE[?a  
!^|%Z  
vsM] <t  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 B !(t<W8cu  
($oO, c'z  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ecH-JPm'  
操作→ _uO#0 )l  
杂项→ | 3`qT#p{  
Savitzky-Golay过滤器 m7XJe[O  
Qw$"W/&X  
yt&eY6Xp  
#c0 dZ  
3.可视化的过滤函数 UEq;}4Bo  
|-zwl8E  
G@) I  
I@=h|GM  
4.影响过滤器-窗口大小 rI:KZ}GZ  
!j(KbAhWZ  
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。 jz[|rwAp  
9rb/hkX&  
;!@\|E  
)Q\ZYCPOr  
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。 6[9E^{(z  
 :*M\z3`k  
]kmOX  
RZfC ?  
5.局部噪声过滤 *x| <\_+  
W RAW%?$  
v.1= TBh  
#^Dc:1,  
6.FWHM 检测 S iw9_c  
&bJ98 Nxl  
34C ^vBp  
5Ag>,>kJ6  
7.等距的重采样  W4CI=94  
YF{K9M!  
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