[技术]Savitzky-Golay滤波函数 [复制链接]

1.摘要 XP!S$Q]D  
, qMzWa  
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)。 +}Dw3;W}m  
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。 R@1xt@?  
,LHn90S  

图片:1-22042621292NX.png

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8W*%aOi5+  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 {'7B6  

X_q\Sg  
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ,0M_Bk"  
操作→ 6AAz  
杂项→ |3(' N#|  
Savitzky-Golay过滤器 Ua
:}Vn&!  
KLST\Ln:  

图片:1-220426213003K9.png

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3.可视化的过滤函数 p$S*dr  
ER%^!xA  

图片:1-220426213040c7.png

>FeX<L  
3#LlDC_WC  
4.影响过滤器-窗口大小 qU \w=  
`'DmDg  
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。 KjD/o?JUr  
T$8)u'-pa  

图片:1-220426213125N1.png

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"7*{L:  
.73X3`P25  
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。 8SMxw~9$  
0{
5w 6  

图片:1-22042621315D11.png

X]ipI$'+C  
/:cd\A}  
5.局部噪声过滤 A#e%^{q$  
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\[;0KV_  
6.FWHM 检测
/ixp&Z|7  
^ gdaa>L  

图片:1-22042621341I57.png

6_(&6]}66  
&h}#HS>l  
7.等距的重采样 /T"+KU*
 
z<MsKD0Q  

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