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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 W}EO]A%f.\  
(;s \Ip0  
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)。 pE=wP/#  
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。 |#S!qnXB  
\Oc3rJ(  
l5aQDkp}  
`; `34t_)  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 wi&m(f(~  
 - @  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 0z,c6MjM+  
操作→ lD{9o2  
杂项→ ;ymUMQ%;/  
Savitzky-Golay过滤器 B^KC~W  
/at#[Pw~01  
D L$P  
`OBDx ^6F  
3.可视化的过滤函数 f}@]dFr  
>0f5Mjug  
6~}=? sX4  
bd%/dr  
4.影响过滤器-窗口大小 vuD tEz  
a1s=t_wT  
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。 W/+|dN{O+g  
(0Y6tcV]R  
i8 dv|oa  
^D\#*pIO  
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。 R(Z2DEt</  
q~a6ES_lA  
aLP 2p]  
96 C|R  
5.局部噪声过滤 }n8,Ga%  
iS02uVmBZ  
:^px1  
FCOSgEU  
6.FWHM 检测 Tl9_Wi  
_< xU"8b"5  
i1  
pnVtjWrbG  
7.等距的重采样 vk{dL'  
.vwOp*3\  
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