[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 s59
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4G;+ETp  
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)。 @%O"P9;s  
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。 pOyM/L   
DCPK1ql  

图片:1-22042621292NX.png

7F>5<Gv:-  
KY!  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 H(lq=M0~  
q<@f3[A  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 14]!LgH  
操作→ 9FP6Z[4  
杂项→ &[3 xpi{v  
Savitzky-Golay过滤器 fS>W-  
KX"?3#U#Fm  

图片:1-220426213003K9.png

q+
19EJ(  
wlAlIvIT  
3.可视化的过滤函数 ,LSF@1|Fx  
R^1sbmwk  

图片:1-220426213040c7.png


fv5'Bl  
m[LIM}Gu  
4.影响过滤器-窗口大小 ua0`&,a3I  
W% YJ.%I  
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。 c;xL.  
WLP A51R  

图片:1-220426213125N1.png

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L oe!@c  
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。 pT>[w1Kk^  
`pn]jpW9  

图片:1-22042621315D11.png

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LB7h9>  
Y1rU  
5.局部噪声过滤 mv/'H^"[_  
-w1U/o.  

图片:1-220426213223356.png

!l?Go<^*L  
05gU~6AF  
6.FWHM 检测 .</d$FM JE  
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$f0r"z  

图片:1-22042621341I57.png

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7.等距的重采样 R56:}<Y,  
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