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infotek 2025-01-22 07:54

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 '&}B"1  
PTvP;  
N|h}'p  
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)。 E$rn^keM  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。  _D(F[p|  
X Jy]d/  
. \fzK  
c>r0 N[  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 7Q.?] k&  
z>hG'  
p9 |r y+t  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 cQUmcK/,  
操作→ M(S:&GOU  
杂项→ @&d/}Mx"t  
Savitzky-Golay过滤器 C (_xqn  
b07 MTDFH7  
810u +%fu  
/'}O-h  
3.可视化的过滤函数 SVaC)O(  
8fJ- XFK$:  
6P!M+PO  
q=E<y  
4.影响过滤器-窗口大小 f|_iHY  
U w][U  
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。 #Gs] u  
^'C1VQ%  
z}N=Oe  
-mG3#88*  
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。 'zZN]P  
X%S?o  
q?{wRBVVB  
Qg9 N?e{z  
5.局部噪声过滤 s&!g )  
m Fwx},dl  
}ruBbeQ  
RpR;1ktF>  
6.FWHM 检测 N'!a{rF  
 -}{c;pT  
_bn*B$  
d?*=<w!A  
7.等距的重采样 uG2Hzav  
WeE>4>^  
q3e %L  
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