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infotek 2025-01-22 07:54

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 A=N$5ZJ  
N:lfKI  
5CY%h  
在测量信号或数据的情况下,很难(如果不是不可能的话)完全避免所有可能的噪声源,因为这些噪声源会干扰任何实验测量。但是,噪声的存在会干扰数据的重要特征(例如,测量光谱的半宽谱)。 sW]_Ky.]  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 y:;.r:  
Scrj%h%[  
~:DL{ZeEb  
)2[)11J9t  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 T8^9*]:@c!  
p!UR;xHI\  
(4YLUN&1O$  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 \&Yn)|!  
操作→  !VGG2N8  
杂项→ l\UjvG  
Savitzky-Golay过滤器 6w^P{%ul  
MAek856  
b>-DX  
FLi'}C  
3.可视化的过滤函数 )WqolB  
q'mh*  
i~';1 .g  
n5}]C{s'  
4.影响过滤器-窗口大小 _uIS[%4g  
eEZgG=s  
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。 0AB a&'h  
Z [!"x&H]h  
8 .%0JJ.3  
TLwxP"  
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。  *&_*G~>D  
;(i6 X)  
2*Qv6 :qK  
CF bNv9GZj  
5.局部噪声过滤 8['R D`O  
Btm,'kBG  
$TIeeTB  
HI8mNX3 "j  
6.FWHM 检测 .6wPpLG?{  
[^hW>O=@TN  
> 80{n8  
]C \+b <  
7.等距的重采样 26j<>>2  
(:l6R9'=  
zd YH9d>D  
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