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infotek 2026-06-16 16:12

Savitzky-Golay滤波函数

1.摘要 dig~J\  
z/1{OL  
We}lx{E  
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)。 Fk1.iRVzi  
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。 ]` ]g@v  
Rg* J}  
\dq!q=b\  
u,7zFg)H  
2.如何进入Savitzky-Golay过滤器 3bs4mCq  
F Z!J  
h1+ hds+  
对于每个实值数据数组,都可以在下面找到Savitzky-Golay滤波器 q* !3C  
操作→ "&lN\&:  
杂项→ _8><| 3d  
Savitzky-Golay过滤器 )"`!AerJ  
J!h^egP  
E=u/tpj  
8g*hvPc  
3.可视化的过滤函数 ^bUxLa[.  
'{ f=hE_/  
'#Dg8/r!  
A+ 0,i  
4.影响过滤器-窗口大小 <L2emL_'  
z^W$%G  
更大的窗口大小导致在拟合过程中考虑更多的采样点,因此曲线更平滑。 ;/LD)$_  
[vTMS2  
h qmSE'8  
8]< f$3.  
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。 @Bs0Avj.  
u3ZCT" !  
$/_ qE  
.Q&rfH3  
5.局部噪声过滤 f9TV%fG?  
Ip?]K*sq  
!gP0ndRJ=  
]gEhE  
6.FWHM 检测 z.)p P'CJo  
'C?NJ~MN  
bJ3(ckhq  
D59T?B|BdD  
7.等距的重采样 |(% u}V?  
kzO&24  
I@ \#up}  
x5Zrz<Y$w  
8.文件信息 $Ui&D I  
2KI!af[I  
\u{8Bak0  
qv+R:YYOq  
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