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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

.sUL5`  
q5w)i  
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)。 hpticW|  
        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。 ^[zF IO  
5?|PC.  
!?)iP  
p|w;StLy  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 SiJX5ydz  
#60<$HO:Z  
j! cB  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ^F1zkIE  
        操作→ #D!3a%u0  
杂项→ #kGxX@0  
        Savitzky-Golay过滤器 K#p&XIY,  
?)5M3 lV3k  
:hxZ2O?5_  
wwmODw<tT  
3.可视化的过滤函数 ("BFI  
_'oy C(:}  
'C*NyHc  
63- YWhs;  
4.影响过滤器-窗口大小 >heih%Ar0J  
^q$vyY   
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。 wh:`4Yw  
%jM|*^\%  
;h3*MR  
fhn0^Qc"+  
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。 ^NLKX5Q  
TJ5{Ee GV  
HNuwq\w  
@#H{nj Z  
5.局部噪声过滤 UmgLH Cz  
W{m0z+N[B  
D+o.9I/{  
FvI`S>  
6.FWHM 检测 c8"I]Qc7  
?s"v0cg+  
1v\-jM"  
LMG\jc?,  
7.等距的重采样 G[>-@9_b  
xf]4!zE  
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