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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 dc4XX5Z  
U';)]vB$  
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)。 #y7MB6-  
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。 ewN|">WXQ  
^_3 $f  
04=RoYMM  
'_Pb\ jK  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 e 2N F.  
*y|w9 r p  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ~N| aCi-X  
操作→ i( +Uvtgs  
杂项→ g8&& W_BI  
Savitzky-Golay过滤器 |x1Ttr,  
]e5aHpgR=  
|0u qW1  
W7~_XI  
3.可视化的过滤函数 n} !')r  
Y>FLc* h  
?P9VdS1-  
^/Yk*Ny  
4.影响过滤器-窗口大小 _X<V` , p  
@>~S$nw/  
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。 WuF\{bUh  
h82y9($cZ  
sA: /!9  
Ekrpg^3qp"  
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。 u 1}dHMoX~  
PIFZ '6gn  
%jq R^F:J  
y,Bj,zw  
5.局部噪声过滤 Bs`='w%7  
i>G:*?a  
ujX\^c  
+|+fDQI  
6.FWHM 检测 )PU\|I0|)e  
0{o 8-#  
hZUS#75M5  
X%iqve"{nB  
7.等距的重采样 L7(.dO0C  
=8p[ (<F=  
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