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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 *M|\B|A.  
:HE]P)wz-  
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)。 #pe{:f?  
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。 cV{ZD q  
J@GfO\ o  
5j{@2]i  
ommKf[h%i  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 eTF8B<?  
7XDV=PQ[  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 NqZRS>60v  
操作→ bF KP V%`  
杂项→ gZjOlp  
Savitzky-Golay过滤器 uTU4Fn\$L  
)T64(_TE  
|x6mkSf]ke  
// }8HY)>  
3.可视化的过滤函数 baNfS  
+r0eTP=zf  
f)zg&Ib  
ya{>=  
4.影响过滤器-窗口大小 }K>H S\e  
YSV,q@I&1  
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。 2*citB{  
99!{[gOv  
>jX UO  
tqQ0lv^J  
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。 ~& 5&s  
RGO:p]t|  
^@Qi&g`lr?  
5ZA%,pH>Jq  
5.局部噪声过滤 M?B(<j1Ri  
%]ayW$4  
}o^A^  
uit-Q5@~  
6.FWHM 检测 8sIrG  
;:c%l.Y2  
Ys$YI{  
gOyY#]g  
7.等距的重采样 (I4y[jnD  
./l|8o  
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