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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

Fwu:x.(  
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)。 z%4E~u10  
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。 YmBo/IM  
bF85T(G  
8+7n"6GY2/  
h20<X;  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 X0QY:?  
P#0U[`ltK  
Z+gG.|"k  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 nV[0O8p2Md  
操作→ ?{)sdJe  
杂项→ ?g ~w6|U(r  
Savitzky-Golay过滤器 ?Aq \Gr  
6w?l I  
YK=o[nPmK  
\Zn%r&(  
3.可视化的过滤函数 dy }O6  
m L#%H(  
|9fvj6?Y  
GlVb |O"  
4.影响过滤器-窗口大小 {?!0<0  
u{asKUce\  
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。 NcuZw?  
{vp|f~}zTw  
lc:dKGF6  
-T,/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。 5W Z9z-6  
j O-H 1@;  
a?d)l nk  
+zl2| '  
5.局部噪声过滤 '\,|B x8Q  
]-rhc.Gk@1  
A^%li^qz  
,m HQ  
6.FWHM 检测 nfldj33*  
Ej[:!L  
$ ]fautQlt  
J{69iQ  
7.等距的重采样 rnkq.  
[|vE*&:uO  
bG|aQ2HW  
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