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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 =v5(*$"pd"  
+#H8d1^5  
在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 c!\y\r  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 i+cGw  
{}^ELw  
}w]xC  
&Y=NUDt_  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ]R>k0X.V  
j1iC1=`ZM  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 m<f{7]fi5  
操作→ }EIwkz8  
杂项→ ;^8^L'7cr  
Savitzky-Golay过滤器 # nYGKZ  
OB^2NL~Q~  
a!^wc,  
a&ByV!%%+_  
3.可视化的过滤函数 0 De M  
XP;&iZJ  
yaR;  
v!U#C[a^  
4.影响过滤器-窗口大小 aQmL=9  
DVcu*UVw  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 /#se>4]  
d,+n,;6Cf  
:d2u?+F  
,] {NZ9  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 K]Cvk%  
yl 8v&e{  
q |^O  
dGteYt_F  
5.局部噪声过滤 CzEn_ZMb  
O({_x@  
E$>e< T  
@ty|HXW  
6.FWHM 检测 uWInx6p  
-d3y!| \>a  
nm-Y?!J  
'> Q$5R1  
7.等距的重采样 bX(*f>G'  
J| '(;Ay4u  
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