[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 jl?y}
 
Zq6ebj  
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[jf  
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。 N'1[t  
3k
s|  

图片:1-22042621292NX.png

h: (l+jr  
J1wGK|F~  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 i\c^h;wX  
xdSj+507  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 @%okaj#IO  
操作→ A UO0  
杂项→ Z{>Y':\?<  
Savitzky-Golay过滤器 1,sO =p)Yg  
m:o$|7r  

图片:1-220426213003K9.png

# v/aI*Rl  
}N=zn7W  
3.可视化的过滤函数 W71#N
jM2Z  
:r[-7 [/  

图片:1-220426213040c7.png

;Q%19f3,6  
vzQmijr-  
4.影响过滤器-窗口大小 ), x3tTR  
:y)&kJpleP  
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"w_sw  
E9NGdp&-Ah  

图片:1-220426213125N1.png

Ymh2qGcj]8  
% w/1Uo24  
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。 LB 5EGw  
Lzb [%?  

图片:1-22042621315D11.png

E?W!.hbA  
y#SD-#I-  
5.局部噪声过滤 '[M2Q"X  
@ F"ShT0  

图片:1-220426213223356.png

fxCPGj  
a}8>(jtSt  
6.FWHM 检测 w2_I/s6B  
hB1iSm  

图片:1-22042621341I57.png

{d5ur@G1  
`rFGSq$9  
7.等距的重采样 oA^ ]x>  
x[<#mt  

图片:1-220426213501312.png