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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 (T 8In  
%|AXVv7IN>  
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)。 a4E{7c  
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。 zz* *HwRt  
lv!8)GX|  
nBkzNb{"AZ  
|9Pi*)E  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ?(R !BB  
=V>inH  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 Da-U@e!  
操作→  U!O"f  
杂项→ `W9~u: F  
Savitzky-Golay过滤器 X`Jo XNqm  
v9 *WM3  
=lZtI6tZ  
$eiW2@  
3.可视化的过滤函数 LTWiCI  
%n@ ^$&,&;  
=)YDjd_=z  
Ny` =]BA  
4.影响过滤器-窗口大小 GFTOP%Tgl  
qe2@bG%2+F  
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。 *)D$w_06S  
Dt:NBN  
0`KR8# A@  
d.xT8l}sS  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 LMHii Os,  
3-v&ktD&N'  
9}A\Bh tiM  
K,5_{pj  
5.局部噪声过滤 BT^HlW<  
X 4CiVV  
noZ!j>f{@l  
~c`%k>$  
6.FWHM 检测 Av>xgfX  
J b?x-%Za  
p\22_m_wd  
*?rO@sQy]  
7.等距的重采样 "h7Np/ m3  
 h@CP  
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