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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

@Z~0!VY  
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)。 f%STkL)  
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。 00A2[gO9  
mgEZiAV?  
) .H nK  
xSjs+Y;Mu  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 .lppT)P  
mw=keY9]  
jATN):8W  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 !z?:Y#P3  
操作→ [#2z=Xg  
杂项→ G9> 0w)r  
Savitzky-Golay过滤器 S3 /Z]?o  
}/.b@`Dh;  
8DlRD$_:&  
RYX=;n  
3.可视化的过滤函数 oVnHbvP1X  
UrB {jS?  
9t0NO-a  
`"E<%$|ZQy  
4.影响过滤器-窗口大小 %|?PG i@5  
X57\sggK  
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。 J,wpY$93  
If.hA}  
Y3f2RdGl  
/ =:X,^"P  
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。 0-A@X>6bs  
+p)kemJ~  
rIF6^?  
sZ7BBJX2K  
5.局部噪声过滤 >1d`G%KfG  
T$9tO{  
Tk0Senq,  
kA<58 ,!  
6.FWHM 检测 'd=B{7k@  
5ayH5=(t  
e? !A]2  
Z&0*\.6S~  
7.等距的重采样 1'[_J  
Ja#ti y  
9mH/xP:y  
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