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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 D$ zKkP YI  
:[ z=u  
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)。 D_ybgX?0:  
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。 ]#]|]>& <  
R| [mp%Q  
"z)dz,&T  
-H5n>j0!{  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 PLf  
tz \7,yGT  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ^UHt1[  
操作→ 9 =7),`$  
杂项→ Y4e64`V)  
Savitzky-Golay过滤器 t<mT=(zt*  
[hSE^ m  
A rC4pT   
Vb*q^ v  
3.可视化的过滤函数 Is&z~Xy/  
:SUPGaUJ"  
e0Cr>I5/e  
Tu2BQ4\[  
4.影响过滤器-窗口大小 %m$TV@  
]`)50\pdw  
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。 ^Lr)STh  
G{ ~pA4  
 5 fY\0  
_Bm/v^(  
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。 Se7NF@>9_  
${Cb1|g>j  
RO?5WJpPj  
ImO\X`{  
5.局部噪声过滤 NKf][!bi  
%SuEfCM  
{)nm {IV,  
G&$+8 r  
6.FWHM 检测 Q/&H3N  
t &XH:w&j  
&.D3f"  
yo]!Zn  
7.等距的重采样 8wz%e(  
-02c I}e  
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