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infotek 2022-07-14 09:02

Savitzky-Golay滤波函数

<PV @JJ"  
p' /$)klt  
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)。 zT_{M qY  
        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。 6"_FjS3Sl  
#XJYkaL  
|:H[Y"$1;  
:4Q_\'P  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 MIt\[EB  
NRoi` IIj  
aK1|b=gVj  
        对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 1Ll@ ocE  
        操作→ ^{~y+1lt'  
杂项→ B*D`KA  
        Savitzky-Golay过滤器 ?]3`WJOj  
 Nu9mK  
)QI]b4[  
uv_*E`pN~  
3.可视化的过滤函数 ,HMB`vF  
<7TpC@"/g  
5,?9#n\E,  
H3a}`3}U  
4.影响过滤器-窗口大小 CH9#<?l  
jr!x)yd  
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。 !Rsx)  
\f{C2d/6j  
7J>n;8{%?  
}GGFJ"  
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。 SrHRpxy  
X.T.^}=  
u.!Pda  
{SROg;vA  
5.局部噪声过滤 ;TaT=%  
'iL['4~.  
sKHUf1   
Uyi_B.:`  
6.FWHM 检测 T+2?u.{I  
!T @|9PCp  
fMLm_5(H  
4H1s"mP<  
7.等距的重采样 ,VHvQU  
%AW  
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