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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

j&[u$P*K  
owx0J,,G  
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)。 X>%li$9J.  
        因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 _UV_n!R  
YjiMUi\V  
+g;{c+Kw:  
3Ww 37V>h  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 &F8*>F^7  
LqLhZBU9  
.hJcK/m  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 <}G/x*N  
        操作→ &W3Hj$>  
杂项→ QO:Z8{21So  
        Savitzky-Golay过滤器 Zb&"W]HSf  
 kGAB'  
\Vpv78QF;  
[?bq4u`  
3.可视化的过滤函数 ;Sfe.ky @6  
CwD=nT5`  
_WZ{i,  
{Ve3EYYm  
4.影响过滤器-窗口大小 'e_e*.z3  
:!^NjO  
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。 jOd+LXPJ  
aQ-SrxmO8  
%rV|{@J `  
vdigw.=z  
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。 ZYt1V"2VJ  
qcC(#0A>  
4 !m'9  
_9dW+  
5.局部噪声过滤 HL-'\wtl  
}$[@*  
luW"|  
BF 0#G2`h>  
6.FWHM 检测 UXh%DOq   
?vFtv}@\  
^Vi{._r  
0+&K;  
7.等距的重采样 >f4[OBc  
]$#9B-uB  
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