[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 9:e YU =  
Oi:<~E[kz.  
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)。 L~IhsiB  
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。  +QE^\a  
*P#WDXRwd  

图片:1-22042621292NX.png

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BRe  
glDh([  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ,:`ND28V7  
kiRa+w:  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 kdn'6>\  
操作→ bk)g;+@  
杂项→ fgBM_c&9T  
Savitzky-Golay过滤器 %s&ChM?8F  
H6&J;yT}  

图片:1-220426213003K9.png

1*dRK6  
kWNV%RlSx  
3.可视化的过滤函数 XXh6^@H=  
(XXheC  

图片:1-220426213040c7.png

MdXchO-Lyc  
gq"gUaz  
4.影响过滤器-窗口大小 l983vKr  
{U84 _Pi  
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。 [p2H=  
}=|!:kiE  

图片:1-220426213125N1.png

sYdRh?Hq  
J@OB`2?Zv  
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。 **+e7k  
KL ?@@7  

图片:1-22042621315D11.png

0d3+0EN{  
lt_']QqU  
5.局部噪声过滤 ~u.T-0F  
Z(9u<  

图片:1-220426213223356.png

z.CywME<)t  
cW{1 Pz^_  
6.FWHM 检测 W$'R}L  
qVdwfT{1J  

图片:1-22042621341I57.png

@o-B{EH8  
z.6$W^  
7.等距的重采样 |Xw/E)jA  
_ib"
b#  

图片:1-220426213501312.png