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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

("b*? : B  
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)。 JfSdUWxT  
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。 Y^yG/F  
 C[R`Ml  
ve6x/ PD  
=Aj"j-r&{  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 4Q$!c{Y r  
PFm\[2  
Xty# vI  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 .izf#r:<  
操作→ (V8?,G>  
杂项→ :4U0I:J#  
Savitzky-Golay过滤器 IEc>.J|T&  
?/)lnj)e{  
,! hnm  
Q4=|@|U0  
3.可视化的过滤函数 zx7#)*  
oikxg!0S  
q P'[&h5Y  
2Sjt=LOc="  
4.影响过滤器-窗口大小 ~x\Cmu9`  
ETe-  
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。  9|<Be6  
Y|:YrZSC  
!D7"=G}HD  
fQP,=  
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。 @R UP$  
+O4(a.  
<>n9'i1  
<&6u]uKrW  
5.局部噪声过滤 VjY<\WqbS  
ljuNs@q  
l^ Rm0t_  
z,avQR&  
6.FWHM 检测 nGns}\!7'  
Hv8H.^D>  
'u1=XX h  
1 #q^uqO0  
7.等距的重采样 F;-90w  
5a6VMqQ6  
Ox|TMSb^  
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