[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 xj(&EGY:  
5WY..60K,  
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)。 t[%9z6t  
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。 ^BW V6  
zkB_$=sbn#  

图片:1-22042621292NX.png

ACc.&,!IZ  
.BuY[,I+  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 C^]bXIb  
,0;E_i7  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 UEt#;e  
操作→ W.{#Pg1Da  
杂项→ -_v[oqf$  
Savitzky-Golay过滤器 F(:+[$)  
Gb\}e}TB[  

图片:1-220426213003K9.png

buq3t+0  
pJ1G
B  
3.可视化的过滤函数 TAIcp*)ZM  
ybcQ,e  

图片:1-220426213040c7.png

5Tkh6s  
4, 8gf2  
4.影响过滤器-窗口大小 q#F
;GD  
_"Y;E
 
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。 O]90F  
UPA))Iv>  

图片:1-220426213125N1.png

>DpnIWn  
e=QnGT*b5  
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。 UIIR$,XB  
oe# :EfT  

图片:1-22042621315D11.png

OANn!nZ.  
K>"M#T  
5.局部噪声过滤 _z#zF[%  
AS'a'x>8>,  

图片:1-220426213223356.png

?&j[Rj0pH  
+3!u
m  
6.FWHM 检测 wqK>=Ri_  
r. =_=V/t  

图片:1-22042621341I57.png

8S&`  
UXnd~DA  
7.等距的重采样 WEZ(4ah  
zsc8Lw  

图片:1-220426213501312.png