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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 ,\Cy'TSz  
}APf^Ry  
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)。 f}o`3v*z  
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。 _v_ak4m>  
`DEz ` D  
0Tq6\:  
m,-:(82  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器  M*%iMz  
qF>}"m  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 :c c#e&BO  
操作→ ,;UVQwY  
杂项→ s$mcIMqs  
Savitzky-Golay过滤器 \vKMNk;kz  
C]{43  
g&v2=&aj  
92XzbbLp  
3.可视化的过滤函数 $=t&NM  
9^ )=N=wV  
EFV'hMjS)  
!5pnl0DK*  
4.影响过滤器-窗口大小 ) _"`{2  
X5=Dc+  
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。 "(/.3`g  
l\a 0 k4  
5v8_ji#l[  
h%pgdix  
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。 m\[r6t]V  
( J5E]NV  
{73Z$w1%  
/z`LB  
5.局部噪声过滤 YS%HZFY, "  
  "Qm  
G,%R`Xns  
tyNT1F{  
6.FWHM 检测 a*! wiTGf  
^lf{IM-Y  
L3,p8-d9Z  
E\5t&jZr  
7.等距的重采样 d_]zX;_  
*e!0ZB3J  
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