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infotek 2025-01-22 07:54

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 OWB^24Z&3  
W}WGg|ug  
+tdt>)a  
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)。 EZIMp8^  
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。 emw3cQ  
8_Y{7;<ey  
{^"c>'R  
'8i np[_  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 O<iE,PN)  
TxN#3m?G  
9:fVHynr  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 JF%+T yMe  
操作→ 5$GE3IER8  
杂项→ \KLWOj%  
Savitzky-Golay过滤器 #R305  
^z9ITGB~tV  
;'}1   
Xn$]DE/r}N  
3.可视化的过滤函数 f Nm Sx  
8cfxKUS  
A37Z;/H~k  
B:qZh$YN  
4.影响过滤器-窗口大小 q^( [ & +  
S<88>|&n]  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 D gY2:&0  
+S^Uw'L$=T  
bzk@6jR1  
%OfaBv&  
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。 2B=yT8  
,U],Wu)  
*1ku2e]z  
2P!Pbl<  
5.局部噪声过滤 f@[q# }6  
}j+ZF'#  
B6MMn.  
EtcAU}9  
6.FWHM 检测 +7^%fX;3pW  
~-A5h(  
Xv]O1fcI  
t$]lK6  
7.等距的重采样 &=<x&4H+  
p8%x@%k  
SEIGs_^'\  
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