Savitzky-Golay制造技术

本发明专利技术公开了一种

【技术实现步骤摘要】
Savitzky
‑
Golay滤波算法的参数选择方法


[0001]本专利技术实施例涉及
Savitzky
‑
Golay
滤波算法
，尤其涉及一种
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的参数选择方法

技术介绍

[0002]在进行光谱谱线分析时，实际检测信号中往往含有大量的噪声，这些噪声将严重影响光谱曲线使得其呈现锯齿状
。
因此，对信号降噪是对信号进行处理的一个重要前期步骤
。
平滑滤波算法是光谱分析中比较常用的一种数据处理方法，该方法使用平均值作为评价指标来提高信号的信噪比，已在信号降噪领域得到了广泛的应用
。
[0003]平滑滤波算法中，比较典型的是
Savitzky
‑
Golay
平滑滤波算法
(
简称
S
‑
G
滤波法
)。Savitzky
‑
Golay
滤波
(
简称
S
‑
G
滤波
)
是上世纪
60
年代由
Savitzky
和
Golay
提出
,
具有在滤除噪声时确保信号的形状和宽度不变的优点
,
，广泛地运用于数据流平滑除噪
,
是一种在时域内基于局域多项式最小二乘法拟合的滤波方法<br/>。
与其他滤波方法相比，
S
‑
G
平滑滤波可以降低噪声对光谱曲线的干扰并保证信号质量
。
经
S
‑
G
滤波处理后，能平滑一些细微的锯齿噪声同时保持整条曲线大的光谱特征不受影响
。
[0004]在实现本专利技术的过程中，专利技术人发现如下技术问题：在
S
‑
G
平滑滤波过程中滤波器窗宽及多项式拟合阶次决定了
S
‑
G
滤波器平滑去噪效果，如果选取了不合适的参数，则会严重影响
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的准确性
。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的参数选择方法，以实现正确选择
Savitzky
‑
Golay
滤波算法参数的目的
。
[0006]本专利技术实施例提供了一种
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的参数选择方法，包括：
[0007]采集气体不同浓度下各个周期数量对应的吸收光谱的二次谐波信号；
[0008]对任意浓度下各个周期数量的信号进行频域分析，得到相同浓度下各个周期数量的频谱图，并计算出对应的截止频率；
[0009]根据所述截止频率得到初始滤波阶数范围和初始窗宽范围；
[0010]根据所述初始滤波阶数范围和初始窗宽范围，利用每组初始滤波阶数和初始窗宽，根据每组初始滤波阶数和初始窗宽计算不同浓度的频谱曲线的均方根误差值；
[0011]根据不同浓度下信号的均方根误差值，选择均方根误差值最小对应的滤波阶数和窗宽
。
[0012]进一步的，在所述根据所述截止频率得到初始滤波阶数范围和初始窗宽范围之前，所述方法还包括：
[0013]对所述截止频率进行归一化处理；
[0014]所述根据所述截止频率得到初始滤波阶数范围和初始窗宽范围，包括：
[0015]根据归一化后的截止频率得到初始滤波阶数范围和初始窗宽范围
。
[0016]进一步的，所述方法还包括：
[0017]对比滤波前后的频谱曲线图，分析滤波效果，根据滤波效果对滤波阶数和窗宽进行定性评价
。
[0018]更进一步的，所述利用每组初始滤波阶数和初始窗宽，根据每组初始滤波阶数和初始窗宽计算不同浓度的频谱曲线的均方根误差值，包括：
[0019]分别选取低
、
中
、
高三种浓度下对应的频谱曲线，计算得到不同阶数和窗宽下的均方根误差值
。
[0020]本专利技术实施例提供的
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的参数选择方法，通过采集气体不同浓度下各个周期数量对应的吸收光谱的二次谐波信号；对任意浓度下各个周期数量的信号进行频域分析，得到相同浓度下各个周期数量的频谱图，并计算出对应的截止频率；根据所述截止频率得到初始滤波阶数范围和初始窗宽范围；根据所述初始滤波阶数范围和初始窗宽范围，利用每组初始滤波阶数和初始窗宽，根据每组初始滤波阶数和初始窗宽计算不同浓度的频谱曲线的均方根误差值；根据不同浓度下信号的均方根误差值，选择均方根误差值最小对应的滤波阶数和窗宽
。
从频域出发，根据谱线截止频率选择一定范围内的滤波阶数和窗宽，计算出此范围内具体滤波参数对应的谱线均方根误差值，结合滤波原理与谱线均方根误差值的变化趋势，选择出合适的滤波阶数和窗宽，通过对比分析滤波前后的谱线特征，对谱线的滤波效果进行评价
。
将光谱曲线分析与
S
‑
G
平滑滤波相结合，可定量选择出
S
‑
G
平滑滤波的阶数与窗宽
。
附图说明
[0021]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本专利技术的其它特征
、
目的和优点将会变得更明显：
[0022]图1为本专利技术实施例提供的
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的参数选择方法的流程图；
[0023]图2为本专利技术实施例提供的
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的参数选择方法中
S
‑
G
平滑滤波算法的示意图
。
具体实施方式
[0024]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明
。
可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定
。
另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构
。
[0025]实施例一
[0026]图1为本专利技术实施例一提供的
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的参数选择方法的流程图，具体包括如下步骤：
[0027]步骤
110、
采集气体不同浓度下各个周期数量对应的吸收光谱的二次谐波信号
。
[0028]S
‑
G
滤本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种
Savitzky
‑
Golay
滤波算法的参数选择方法，其特征在于，包括：采集气体不同浓度下各个周期数量对应的吸收光谱的二次谐波信号；对任意浓度下各个周期数量的信号进行频域分析，得到相同浓度下各个周期数量的频谱图，并计算出对应的截止频率；根据所述截止频率得到初始滤波阶数范围和初始窗宽范围；根据所述初始滤波阶数范围和初始窗宽范围，利用每组初始滤波阶数和初始窗宽，根据每组初始滤波阶数和初始窗宽计算不同浓度的频谱曲线的均方根误差值；根据不同浓度下信号的均方根误差值，选择均方根误差值最小对应的滤波阶数和窗宽
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述截止频率得到初始滤波阶数范围和初...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹晓冬，于永波，苏玉婷，郭萌，王立玢，何海星，张天晶，
申请(专利权)人：天津光电通信技术有限公司，
类型：发明
国别省市：