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2024-01-18 08:05 |
Savitzky-Golay滤波函数
1.摘要 K;Xn!:) V:
Lf,gS*Tg?
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)。 $~2A o[
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。 i0 R =P [
ZWFH5#=
[attachment=125223] 4x3`dvfp/
K[9 <a>D`
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 9 (&!>z
(O&b:D/Y
对于每个实值数据数组，都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 ^=@%@mR/[C
操作→ q}8R>`Z{
杂项→ ffWvrY;j[
Savitzky-Golay过滤器 F8k1fmM]Y
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[attachment=125224] n
b{8zo
MdPwuXI
3.可视化的过滤函数 8 Ej2JMc
LPXwfEHOm
[attachment=125225] =EG[_i{r
fu|I(^ NV
4.影响过滤器-窗口大小 J0x)m2
N@) D,~
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。 1, /oS&?E
Rk'pymap
[attachment=125226] mbd@4u
PeG8_X}u9
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。 @hCGV'4
sQ_{zOUPh
[attachment=125227] VMNihx0FJ
[bZXzV(
5.局部噪声过滤 !W6] +
0>AA-~=-
[attachment=125228] o|UZdGu
eQNYfWR
6.FWHM 检测 , n+dB2\
K/08F|]a
[attachment=125229] Z*oGVr
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) Z]8 SED
7.等距的重采样 =XqmFr;h
? 1_*ct=g9
[attachment=125230]
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