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infotek 2022-04-27 10:52

Savitzky-Golay滤波函数

/r]IY.  
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)。 ,c7 8O8|  
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。 &| ',o ?'F  
& }}o9  
)TP7gLv=b  
:.Np7[~{  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 Mb+cXdZb  
:PjHsNp;^  
n*'|7#;  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 :GO}G`jY  
操作→ ^S[Mg6J  
杂项→ Pirc49c  
Savitzky-Golay过滤器 nKV1F0-  
F7L+bv   
i"zWv@1z  
6R#f 8  
3.可视化的过滤函数 /(XtNtO*  
^ b}_[B  
uZg Kex;c  
\/'u(|G  
4.影响过滤器-窗口大小 3;#v$F8R  
Cg-khRgLS  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 /Wk\ 6  
347p2sK>  
+MXI;k_  
#=+d;RdlW  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 ,LU/xI0O  
M2mte#h  
?!8M I,c/  
%5a>@K]  
5.局部噪声过滤 <{7B ^'  
)CEfG  
- x@mS2  
[,$] %|6wt  
6.FWHM 检测 gHA"O@HgDI  
X >C*(/a  
(|"K sGl  
RCo!sZP}  
7.等距的重采样 9>\s81^  
WHMt$W}%  
-+-@Yq$  
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