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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 SE+hB  
|*NLWN.ja)  
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)。 pG#tMec  
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{V(WyT@  
,D;8~l lM  
sWlxt qg  
,7B7X)m{3  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 zIF1A*UH  
GJB+] b-  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 !0l|[c4 e>  
操作→ PA^*|^;Xh  
杂项→ \^(#b,k#  
Savitzky-Golay过滤器 zeMV_rW~  
?ES{t4"  
uU)t_W&-J  
t\/H.Hb  
3.可视化的过滤函数 JPDxzp  
w: BJ4bi=  
f/sz/KC]~  
spA|[\Nl  
4.影响过滤器-窗口大小 /RB%m8@;  
/(~ HHNnh  
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。 "Erphn  
s]m]b#1!r  
@wXYza0|d  
^6 l5@#)w  
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。 MEI&]qI  
`lY-/Ty  
/uWUQ#9  
XI Mh<  
5.局部噪声过滤 UT@Qo}:  
<IZr..|O  
gX!K%qJBg  
5i6Ji(  
6.FWHM 检测 yFAUD ro  
?.,F3@W "  
+IXr4M&3  
^X#)'\T  
7.等距的重采样 _oZ3n2v}@  
LiEEQ  
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