[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 i0
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PtOYlZTe?  
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)。 257q%"  
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。 RG`eNRTQ%  
}<H0CcG  

图片:1-22042621292NX.png

}[ByN).  
<{k8
K6  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 _RG2I)P  
$_ k:{?  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ajD/)9S
 
操作→ #!]~E@;E  
杂项→ PkDh[i9Z|  
Savitzky-Golay过滤器 f,8PPJ:,  
>F;
yfv;  

图片:1-220426213003K9.png

v`~egE17  
qk!,:T  
3.可视化的过滤函数 -
W)8Z.  
Vpf7~2[q%  

图片:1-220426213040c7.png

ZrDr/Q~  
gPy}.g{tH$  
4.影响过滤器-窗口大小 ^e1mK4`  
r-c1_ [Q#  
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。 8>ODtKI*  
Q%_MO`<]$  

图片:1-220426213125N1.png

jGOE CKP  
\Oa11c`6  
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。 nbSu|sX~r5  
Z(o]8*;Ai  

图片:1-22042621315D11.png

vA0f4W 8+  
ag"Nf-o/Y  
5.局部噪声过滤 sm;\;MP*yH  
-|/*S]6kK  

图片:1-220426213223356.png

604^~6  
4d $T6b  
6.FWHM 检测 MK, $#  
9lSs;
zm{Q  

图片:1-22042621341I57.png

u$y5?n|  
@i@f@.t  
7.等距的重采样 Y j*Y*LB~  
xU$15|ny  

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