[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 1zW6Pb  
ob #XKL  
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)。 nP31jm+A  
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。 Z+7S,M  
X\RTHlw']  

图片:1-22042621292NX.png

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u;}B4Rx
  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 iK:]Q8b  
.x%SbG<k{  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 4*W7{MPY  
操作→ &nProzC  
杂项→ SiT &p  
Savitzky-Golay过滤器 a-y5\x  
DBDfBb  

图片:1-220426213003K9.png

gs>cx]>  
Pme?`YO$x  
3.可视化的过滤函数 mo$*KNW%\  
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图片:1-220426213040c7.png

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4.影响过滤器-窗口大小 'h6RZKG T  
gId+hxFa:r  
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。 06$9Uz9  
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图片:1-220426213125N1.png

YSif`W!  
cj *4XYu  
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。 &EOh}O<  
1-#tx*>AY  

图片:1-22042621315D11.png

qT4s*kqr  
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5.局部噪声过滤 ND>}t#^$  
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Y')+/<Q2E  
nabN.Ly  
6.FWHM 检测 D~:fn|/Brp  
Xc^~|%+  

图片:1-22042621341I57.png

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w[&P%  
f]}F_]  
7.等距的重采样 %Y TIS*+0  
'\Ub*m((1O  

图片:1-220426213501312.png