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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 }G<T:(a  
UYP9c}_,4  
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)。 Q^Ql\  
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。 J8a*s`ik  
Ck =;1sGh  
qml2XJ>  
a&{X!:X  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 <+j)P4O4  
U5HKRO  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 -Ng'<7  
操作→ U:6W+p8  
杂项→ @wmi 5oExc  
Savitzky-Golay过滤器 E\ 8  
Q;Wj?8}  
}ArpPU :]  
LA3<=R]  
3.可视化的过滤函数 Uh1NO&i.W  
3oZ=k]\  
&hIRd,1#  
7IlOG~DC  
4.影响过滤器-窗口大小 9i5,2~  
m(iR|Zx  
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。 S/ywA9~3Q  
W=B"Q qL  
x"P);su  
|WryBzZ>on  
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。 DHC+C4  
\<0B1m  
iZ3W"Vd`b  
hG~reVNf  
5.局部噪声过滤 |wE3UWsy  
OYC_;CP  
YNrp}KQ  
}V;+l8  
6.FWHM 检测 :1q 4"tv|  
c)md  
5BkV aF7Th  
mV^Zy  
7.等距的重采样 >evS} O6  
,5Pl\keY  
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