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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 ;X\,-pjv  
U*)pUJ{&t  
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)。 4SmhtC  
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。 g&v2=&aj  
x#'# ~EO-G  
EWbFy"=  
7 v#sr<  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 mlX^5h'  
sY=$\hj  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 "`16-g97  
操作→ `j@2[XdHu  
杂项→ z0a=A:+/  
Savitzky-Golay过滤器 YMC*<wXN  
7?e*b(vd  
xoPpu  
@99@do |C  
3.可视化的过滤函数 jeC3}BL }  
CsXIq.9  
W$  M4#  
h8Kri}z;M  
4.影响过滤器-窗口大小 $GEY*uIOa  
/qEoiL###  
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。 Kh}#At^C8e  
mm'Pe4*  
JuS#p5E #  
c V=h 8F  
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。 p Gzzv{H  
f8!*4Bw  
?(4 =:o  
#D&eov?  
5.局部噪声过滤 p8frSrcU  
g7rn|<6FI  
G)G5eXXX  
,)|nxX  
6.FWHM 检测 7vubkj&  
&V:iy  
wHvX|GwMv  
*6?h,Dt L  
7.等距的重采样 iO~3rWQ  
4DaLmQ2O  
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