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infotek 2024-06-05 08:13

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 * <\K-NSL  
m3gv %h  
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)。 5&V=$]t  
因此,有一些后期处理技巧可能会有所帮助。这里我们只讨论一个这样的工具:Savitzky-Golay滤波器,它通过对一组采样点执行回归算法来平滑局部噪声。在这个例子中,我们讨论了VirtualLab Fusion中这个特性的选项和效果,并以一个绿色LED灯在60 nm带宽下发射的光谱为例进行了测试。 W3:Fw6v  
aPVzOBp  
-cM1]soT  
p,goYF??  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 iN[x *A|h  
B*,)@h  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 \gk.[={^P  
操作→  C/IF~<B  
杂项→ ) ](ls@*  
Savitzky-Golay过滤器 1|(Q|  
,-4NSli  
<;6{R#Tuh  
pA6KiY&  
3.可视化的过滤函数 jYFJk&c  
/{\ /e"5  
]x r0]  
UowvkVa  
4.影响过滤器-窗口大小 yGdX>h  
=/!lK&  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 @"-\e|[N  
wQSye*ec  
G aV&y  
P[ 2!D)A  
更高的阶数允许更详细的曲线,但反过来也可以保留局部噪声。 7C|!Wno[;  
cm(*F 0<  
n^Ca?|} ,  
YV<y-,Io  
5.局部噪声过滤 kh5a>OX  
94rSB}b.O  
^$K&Met  
UqOBr2 UmG  
6.FWHM 检测 STp9Gh-  
V4n~Z+k  
rD].=.?1  
,~1'L6Ri?  
7.等距的重采样 Aqmpo3P[+  
Io1j%T#ZT  
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