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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

X%+lgm+  
Jup)A`64  
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)。 K J\kR  
        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。 58Ce>*~  
>UMxlvTg&  
"bIb?e2h9G  
Bz<hP*.O  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 ejlns ~  
rNR7}o~qo  
d?8OY  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 HJ]xZ83pC  
        操作→ |ZL?Pqki  
杂项→ U\p`YZ  
        Savitzky-Golay过滤器 bAPMD  
V6X )L>!xx  
~<?Zj  
 ,\s`T O  
3.可视化的过滤函数 uYMn VE"  
d/bimQ  
_6nAxm&x`%  
GLn=*Dh#  
4.影响过滤器-窗口大小 N<9 c/V  
^o{{kju  
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。 +Yc^w5 !(  
/[<F f  
l S)^8  
&t^*0/~  
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。 Lw}-oE !U  
oI;ho6y)  
~;3yjO)l?)  
c,xdkiy3  
5.局部噪声过滤 q< XFw-Pv  
4<i#TCGex3  
WR{m?neE_N  
uQIPnd(V  
6.FWHM 检测 >$JE!.p%o  
HG;;M6  
Q>,&@  
XM`GK>*aC(  
7.等距的重采样 hzsQK _;S  
)X0=z1$  
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