[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 hQ8/-#LO_  
tR0o6s@v/<  
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)。 _j<46^  
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。 `){*JPl  
!:rQ@PSy9  

图片:1-22042621292NX.png

I^\YD9~=x  
KQQR"[z&V  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Wd&!##3$Q  
*Swb40L^  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 JBi<TDm/  
操作→ ]#R;%L  
杂项→ j"J2&Y2  
Savitzky-Golay过滤器 *4]I#N  
9s5CqB  

图片:1-220426213003K9.png

(K^9$w]tf  
(ioi !p  
3.可视化的过滤函数 &``;1/J*W  
N7}.9%EV  

图片:1-220426213040c7.png

R;
'Pe>  
MCL5a@BX)  
4.影响过滤器-窗口大小 |2{y'?,  
p4HX83y{  
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%Kv"Z%f  
a|TP2m  

图片:1-220426213125N1.png

s 6vsV  
XSn^$$S  
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。 sT'wps2  
C37KvLQ  

图片:1-22042621315D11.png

j4+hWalm
 
rc9 \  
5.局部噪声过滤 ZDcv-6C)B  
6-QTqb?U;N  

图片:1-220426213223356.png

4N*Fq!k~  
,R ]]]7)+  
6.FWHM 检测 kM]?  
Xk(c2s&  

图片:1-22042621341I57.png

w*$nG$  
7cY_=X-?Y  
7.等距的重采样 EJb"/oLla  
?Z*LTsPr  

图片:1-220426213501312.png