[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 wCwJ#-z.=  

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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)。 "&,Gn#'FG  
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。 CfWtCA  
O&Ws*k  

图片:1-22042621292NX.png

}95;qyQ$  
{4@+ 2)l  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 keBf^NY  
H*Tc.Ie  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 p? dXs^ c  
操作→ D_HE!fl  
杂项→ #00k7y>OyD  
Savitzky-Golay过滤器 Imi#$bF6  
;B'5B]A3  

图片:1-220426213003K9.png

-666|pA  

b"t<B2N  
3.可视化的过滤函数 u9:+^F+  
9b/7~w.  

图片:1-220426213040c7.png

nS53mLU)  
`Z}7G@ol  
4.影响过滤器-窗口大小 H</Mh*Fl2G  
y$]gmg  
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。 @LzqQ[  
/ox9m7Fz7  

图片:1-220426213125N1.png

@Y~R*^n"}  
H.D1|sU  
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。 Jf/X3\0N7  
~is$Onf99#  

图片:1-22042621315D11.png

D?v)Xqw=  
%4%$NdU"  
5.局部噪声过滤 FuiEy=+  
%|3I|'%Y  

图片:1-220426213223356.png

lO)0p2  
{G+pI2^  
6.FWHM 检测 wClX3l>y  
b&y"[1`  

图片:1-22042621341I57.png

lE8M.ho\  
[Ipg",Su;f  
7.等距的重采样 Tk^J#};N  
P~>E  

图片:1-220426213501312.png