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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 O*~,L6# }  
z=>fBb>w7  
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)。 a}y b~:TC  
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。 c>LP}PGk  
9S%5 Z>  
6}6Q:V|  
\GL] I.  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ^\ [p6>  
V ?Jy  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 A)U"F&tvm  
操作→ n#">k%bD  
杂项→ D kWp  
Savitzky-Golay过滤器 o|@0.H|  
j}uL  
9 5,]86  
^77W#{Zs  
3.可视化的过滤函数 MH.+pqIv^  
uRb48Qy2  
"u6pl);G  
H,% bKl#  
4.影响过滤器-窗口大小 a&%aads  
YZf{."Opj[  
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。 ,iyy2  
Al^tM0T^  
\foThLx  
F=qILwd  
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。 n#P>E( K  
1 m'.wh|  
$\u\ 4 n  
+@rFbsyJ.  
5.局部噪声过滤 E*YmHJ:k  
j#//U2VdN  
xrg"/?84  
<O+GXJ2  
6.FWHM 检测 ;U'\"N9  
liS'  
5sJ>+Rg  
d_`MS@2  
7.等距的重采样 )Eozo4~  
q9vND[BQ  
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